![](/images/graphics-bg.png)
A Comparison Study of Extreme Learning Machine and Least Squares Support Vector Machine for Structural Impact Localization
المؤلف
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Extreme learning machine (ELM) is a learning algorithm for single-hidden layer feedforward neural network dedicated to an extremely fast learning.
However, the performance of ELM in structural impact localization is unknown yet.
In this paper, a comparison study of ELM with least squares support vector machine (LSSVM) is presented for the application on impact localization of a plate structure with surface-mounted piezoelectric sensors.
Both basic and kernel-based ELM regression models have been developed for the location prediction.
Comparative studies of the basic ELM, kernel-based ELM, and LSSVM models are carried out.
Results show that the kernel-based ELM requires the shortest learning time and it is capable of producing suboptimal localization accuracy among the three models.
Hence, ELM paves a promising way in structural impact detection.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Qingsong. 2014. A Comparison Study of Extreme Learning Machine and Least Squares Support Vector Machine for Structural Impact Localization. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-507037
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Qingsong. A Comparison Study of Extreme Learning Machine and Least Squares Support Vector Machine for Structural Impact Localization. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-507037
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Qingsong. A Comparison Study of Extreme Learning Machine and Least Squares Support Vector Machine for Structural Impact Localization. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-507037
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-507037
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)