基于优化ELM网络的物理量回归方法研究

王平; 王宜怀; 刘长勇; 彭涛

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基于优化ELM网络的物理量回归方法研究

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针对传统的A/D值转换物理量回归方法中存在表达不统一、动态适应性弱和在线非线性校正能力不足等问题,尝试将机器学习的ELM网络引入到该应用中.在分析A/D值转换物理量回归的知识要素基础上,依托ELM网络的非线性映射能力,提出利用遗传算法优化ELM网络,并利用其实现统一数学表达的A/D值转换物理量回归方法.实际应用表明,该方法对物理量回归问题可实现统一的数学模型表达,泛化性好,且非线性校正能力强,实现了各类A/D值转换物理量回归应用.

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来源
《现代电子技术》 |2020年第17期|141-146|共6页
作者
王平; 王宜怀; 刘长勇; 彭涛;
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作者单位

武夷学院数学与计算机学院福建武夷山 354300;

苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州 215006;

认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室福建武夷山 354300;

苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州 215006;

软件新技术与产业化协同创新中心江苏苏州 215006;

武夷学院数学与计算机学院福建武夷山 354300;

苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州 215006;

认知计算与智能信息处理福建省高校重点实验室福建武夷山 354300;

苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州 215006;

软件新技术与产业化协同创新中心江苏苏州 215006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
机器学习算法; 模/数转换; 极限学习机网络; 遗传算法; 优化方法; 物理量回归; 动态校正;

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