为满足物联网环境下边缘设备对机器学习算法准确、快速以及自适应产生参数的需求,在 DE-ELM的基础上提出一种在线的GP-BLM算法。通过改进结点增加方式,在每次增加结点的同时添加结点统计和结点删除步骤,提高训练速度,同时保持算法的准确性。运用 Matlab软件对图片分割、卫星图片分类、卫星DNA等数据集进行训练实验,结果表明,与 EI-ELM、DELM、 EM-ELM等算法相比, GP-ELM算法在准确率、训练时间、模型大小和泛化能力等方面都表现出较好的学习性能。
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
全部0条评论
快来发表一下你的评论吧 !