کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
411016 | 679175 | 2006 | 5 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Improved extreme learning machine for function approximation by encoding a priori information
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In this letter, a class of improved extreme learning machines (ELM) encoding a priori information is proposed to obtain better generalization performance and much faster convergence rate for function approximation. According to Fourier series expansion theory, the hidden neurons activation functions in the improved ELM are sine and cosine functions. In addition, the improved ELM analytically determines the output weights of neural networks. Finally, experimental results are given to verify the efficiency and effectiveness of the improved ELM.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 69, Issues 16–18, October 2006, Pages 2369–2373
Journal: Neurocomputing - Volume 69, Issues 16–18, October 2006, Pages 2369–2373
نویسندگان
Fei Han, De-Shuang Huang,