在线极限学习机及其在图像识别中的应用

杨晶晶

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针对海量图像数据的识别问题,本文提出了在线极限学习机( online optimized ELM,OP-ELM).OP-ELM以单隐层前馈神经网络(single hidden layer feed forward networks,SLFNs)为基础,固定了隐含节点数以及节点参数,在在线增量学习过程中综合考虑历史数据和新数据,产生全局唯一的最优解,降低了计算资源的需求,继承了极限学习机( Extrene Learning Machine,ELM)学习速度快泛化性能好的优点.因此非常适合于海量图像数据的在线学习问题.在公开图像数据集Caltech4和Scene13上的实验表明,本文提出的方法取得了与前沿离线识别方法性能相当的识别效果,与基于SVM的在线学习方法LA-SVM相比,在参数规模、参数调节以及学习算法效率方面具有明显优势.

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来源
《电子产品世界》 |2012年第4期|64-67|共4页
作者
杨晶晶;
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作者单位

广东电网公司信息部,广东广州510630;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
图像识别; 极限学习机; 算法;

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