Online Regularized and Kernelized Extreme Learning Machines with Forgetting Mechanism
المؤلفون المشاركون
Liu, Zijian
Zhou, Xinran
Zhu, Congxu
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
To apply the single hidden-layer feedforward neural networks (SLFN) to identify time-varying system, online regularized extreme learning machine (ELM) with forgetting mechanism (FORELM) and online kernelized ELM with forgetting mechanism (FOKELM) are presented in this paper.
The FORELM updates the output weights of SLFN recursively by using Sherman-Morrison formula, and it combines advantages of online sequential ELM with forgetting mechanism (FOS-ELM) and regularized online sequential ELM (ReOS-ELM); that is, it can capture the latest properties of identified system by studying a certain number of the newest samples and also can avoid issue of ill-conditioned matrix inversion by regularization.
The FOKELM tackles the problem of matrix expansion of kernel based incremental ELM (KB-IELM) by deleting the oldest sample according to the block matrix inverse formula when samples occur continually.
The experimental results show that the proposed FORELM and FOKELM have better stability than FOS-ELM and have higher accuracy than ReOS-ELM in nonstationary environments; moreover, FORELM and FOKELM have time efficiencies superiority over dynamic regression extreme learning machine (DR-ELM) under certain conditions.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhou, Xinran& Liu, Zijian& Zhu, Congxu. 2014. Online Regularized and Kernelized Extreme Learning Machines with Forgetting Mechanism. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-509772
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhou, Xinran…[et al.]. Online Regularized and Kernelized Extreme Learning Machines with Forgetting Mechanism. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-509772
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhou, Xinran& Liu, Zijian& Zhu, Congxu. Online Regularized and Kernelized Extreme Learning Machines with Forgetting Mechanism. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-509772
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-509772
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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