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極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）隨機(jī)選擇網(wǎng)絡(luò)輸入權(quán)重和隱層偏置，存在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜和魯棒性較弱的不足。為此提出基于棧式降噪稀疏自編碼器（ SDSAE）的巸LM算法。利用 SDSAE稀疏網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)，挖掘目標(biāo)數(shù)據(jù)的深層特征，為ELM產(chǎn)生輸入權(quán)值與隱層偏置以求得隱層輸岀權(quán)值，完成訓(xùn)練分類器，同時(shí)通過(guò)加入稀疏性約朿優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高算法分類準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與ELM、PCA-ELM、ELM-AE和DAE-ELM算法相比，該算法在處理高維含噪數(shù)據(jù)時(shí)分類準(zhǔn)確率較髙，并且具有較強(qiáng)的魯棒性。
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