超限学习机

摘要： 单隐层前馈神经网络中,隐层节点个数是影响网络的学习能力和复杂程度的重要因素。在实际应用当中,如何确定网络的隐层节点个数仍然是一个开放的问题。在半监督超限学习机(SS-ELM)的基础上,本文提出了一种增量半监督超限学习机(ISS-ELM)算法,对于给定的学习精度,该算法能够逐个或者成批地增加隐层节点,并自适应确定隐层节点数量。在此过程当中,网络的外权矩阵不需要重新训练,只需逐步更新。理论分析和仿真实验表明:ISS-ELM在保持SS-ELM泛化能力的基础上,大幅提高了学习速度;此外,与另一种监督学习类型的增量超限学习机(EM-ELM)相比,ISS-ELM具有更好的泛化能力。

摘要： 卫星钟差长期预报可以为卫星自主导航提供必要的先验信息。针对二次多项式模型和灰色模型对钟差长期预报误差较大的问题,建立了适用于卫星钟差预报的人工神经网络(artificial neural network, ANN)模型。首先,利用一阶差分算子对卫星钟差序列作平稳化处理,获得钟差一阶差分序列;其次,使用差分序列构造网络所需的训练样本,并采用超限学习机(extreme learning machine, ELM)学习算法对网络进行训练;最后,使用网络模型对一阶差分序列进行逐步递推,再利用一阶累加算子对差分序列预报值进行还原,获得钟差长期预报值。以国际GNSS服务组织(Intentional GNSS Service, IGS)发布的事后GPS精密星历作为分析数据进行1~60 d的预报试验,结果表明,ANN模型的短期和长期预报精度和预报稳定性均明显优于二次多项式模型和灰色模型,其中,1~60 d预报精度相比于二次多项式模型和灰色模型分别提高87.51%和81.09%,预报稳定度比二次多项式模型和灰色模型分别提高88.94%和82.9%。

摘要： 为了提升数字化电能计量装置系统误差控制能力,率先对数字化电能计量装置的误差产生机制进行分析,选择4种相关文献中普遍研究的系统误差控制方案,在仿真环境下进行比较。最终发现基于超限学习机的系统误差控制算法对电能计量装置系统误差的控制能力最强。最终认为该方案或可改变以往针对特定数字化电能计量装置整定后置修正系数的误差控制方案,最大程度控制数字化电能计量装置的系统误差。

摘要： 该生态环境保护指标为基于机器学习基础指标,融合地理信息大数据的多层次加权配合线性模糊和模糊矩阵的综合非线性指标体系。其中,机器学习部分引入了复杂多列深度卷积算法,节点类型包括对数迭代回归节点、超限学习机节点、二值化节点等。仿真测试中,该算法针对环保隐患发生状态的数据特异性为99.26%,针对环保问题发生状态的数据特异性为99.79%,且该系统在仿真环境中使得隐患排查效率提升6.26倍,问题排查效率提升4.97倍。

摘要： 针对伺服电机转子位置检测中存在安装不方便、成本高等问题,提出了基于隧道磁阻效应和时栅技术相结合的转子位置检测单元的设计方案。将空间正交的一对TMR传感单元嵌入在电机的前端盖上,实现嵌入式位置精密检测。根据检测单元转子位置解算原理,分析了检测单元的安装误差、电气误差、电磁噪声误差等引起的误差成分。提出了基于超限学习机的误差补偿方法,通过对真实值和测量值样本的训练得到模型最优参数,根据模型参数建立转子位置的误差模型。利用所得到误差模型实现对转子位置的误差补偿。实验结果表明,在2000 r/min匀速工况下,补偿前转子位置最大测量误差为4.64°,补偿后转子位置误差为0.315°,精度提升了93.2%,为伺服电机转子位置检测提供了新的方法。

摘要： 借助交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM),将多变量正则化最小二乘拟合问题,分解为多个可并行执行的标量优化问题,并引入可调步长因子加速算法,得到一个高度并行的最大分划广义ADMM算法,并应用于正则化超限学习机.建立了算法的收敛条件,分析了算法的计算复杂度,通过基准现实数据集实验与新近文献方法——最大分划松弛ADMM进行了收敛率比较.在GPU并行加速实验中,基于最大分划广义ADMM的正则化超限学习机获得的大GPU加速比,表明了该算法的高度并行性.

摘要： 基于脑电信号评估人机系统中操作员认知工作负荷状态,可以有效阻止操作员工作性能下降.文中提出一种跨被试认知工作负荷分类器E-SDAE,以适应被试间脑电特征分布的变化.该算法包括高水平个性化特征抽象和决策融合两个模块.特征滤波器利用基学习器SDAE来抽象一组被试的脑电特征.监督分类器利用超限学习机的随机性来融合经Q-statistics处理后得到的滤波脑电抽象.任务1和任务2分别取得0.6353和0.6747的分类率,并且显著优于一些传统的认知工作负荷评估器.时间复杂度计算结果表明,E-SDAE的计算负荷对于高维脑电特征是可接受的.

摘要： 利用步态信息进行身份识别是一种新兴的生物识别技术.相较于其他的生物识别技术,其具有不易伪装、可在远距离情况下进行身份识别的优点.现有模型的识别方法计算量大、模型难以准确建立;现有的分类方法普遍存在训练时间长、分类准确率不高的问题.针对以上问题,对步态视频进行分帧处理,将分帧后的图像进行运动目标检测、形态学处理和图像归一化预处理,生成步态能量图(GEI),提出了对GEI进行特征提取并采用超限学习机(ELM)进行分类的方法.测试结果表明,该方法在保证身份识别准确率的前提下,训练模型的速度有大幅提升.所提方法对利用步态信息进行身份识别有一定指导意义,特别对大规模图像分类问题的训练速度提升有较大启发.

摘要： 参考作物蒸散量(ET0)的准确预测对于作物需水量预测、农田精准灌溉和提高水资源利用效率等具有重要意义.为了解决传统方法获取ET0的弊端,本研究基于粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)-超限学习机(Extreme learning machine,ELM)预测ET0.通过选取新疆地区3个站点(乌鲁木齐、喀什、哈密)的最高气温(Tmax)、最低气温(Tmin)、平均相对湿度(RH)、风速(u2)、光照时间(n)等气象数据,建立PSO-ELM预测模型,对模型精度和普适性进行研究,并通过与ELM、Makkink、I-A模型的对比,探究不同气象因子组合模型的预测精度.结果表明,PSO-ELM模型在5种气象因子输入下具有最高预测精度(平均R2=0.9747,平均MAE=0.2520 mm/d,平均RMSE=0.3643 mm/d).由PSO-ELM6模型与ELM、Makkink、I-A模型的对比结果看出,在相同的气象因子输入条件下,3个站点用PSO-ELM6模型预测的效果最好.通过对PSO-ELM3模型在新疆地区普适性的研究发现,该模型具有较高的预测精度(平均R2=0.9465,平均MAE=0.3070 mm/d,平均RMSE=0.3569 mm/d).不同站点、不同气象因子输入的PSO-ELM模型能够较为精准地反映气象因子与ET0之间复杂的非线性关系,且模型在新疆地区的普适性较好,可以为新疆地区逐日ET0预测提供新的方法.

摘要： 设计一种基于超限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法的涡流搜索控制策略,调用锅炉燃烧控制物联网探头系统中的12个高清红外单通道探头数据,实现对每秒597.1968 MB大宗数据的深度卷积超限学习挖掘,对锅炉中的涡流状态给出[0,1]区间上的评价值.通过将该系统投并到锅炉控制系统中,将该系统反馈值控制到0.200以下作为控制目标之一,使锅炉总功率较投并前提升1.73％,平均煤耗节约1.66％.

摘要： 随着城市管网的迅速发展,管道泄漏所造成的经济损失也愈发引起人们的重视.针对管道泄漏,本文提出了一种新颖的基于双树复小波变换(DTCWT)与超限学习机(ELM)的自来水管道泄漏检测方法.该方法中采用双树复小波分解管道信号进行特征向量提取,并构建超限学习机进行训练学习,实现管道泄漏状况和泄漏程度的识别.实验结果表明,所提出的方法泄漏识别准确率高,泄漏识别的速度快.

摘要： 随着电子信息装备的快速发展,如何及时有效地评估电子信息装备的作战效能、仿真试验环境的符合度以及作战目标模拟的逼真度等一直是电子信息装备试验鉴定领域研究的热点和难点问题.针对此类问题,本文分析了超限学习机的算法原理,研究了一种基于超限学习机的快速高效评估方法,并以弹炮结合防空武器系统的作战效能评估为例,演示验证了该评估方法的使用流程.研究成果可为作战效能评估、符合度评估以及逼真度评估等提供理论支撑.

摘要： 人体的生理信号(主要指心电信号ECG)受运动情景的影响极大.在对人体生理信号进行分析时忽略运动因素,将会导致许多误判,使得处理结果的精度和置信度大打折扣,对于疾病的分析和诊断同样缺乏说服力.本文从运动情景下的ECG信号中提取特征,对基于运动情景的ECG分析方法和异常检测方法进行了深入研究.针对不同运动类别下的ECG信号,结合超限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法,提出基于生理信号和运动强度的融合ELM分类方法,实现心率分析和异常检测.

摘要： 本发明提供了一种无监督稀疏参数学习的超限学习机分类方法及系统，所述方法包含：首先利用超限学习机稀疏自编码机来学习自编码机网络输出权值，获得稀疏网络输出参数，再将所述参数进行转置输入到超限学习机进行训练，得到超限学习机模型，获得数据的类标信息。通过实验对比，使用分类精度作为指标进行评价，本发明方法分类精度高，分类效果越好。本发明方法为超限学习机的无监督参数学习进行了补充，且能够广泛应用于不同的分类识别应用领域中，显著提高了超限学习机的分类效果，市场前景广大。

摘要： 本发明公开了一种集成遗忘机制和双超限学习机的在线时空建模方法，包括：根据非线性分布参数系统固化炉固化热过程的非线性偏微分方程，将时空输出变量解耦为时间系数序列和空间序列；基于时间系数序列，建立第一超限学习机模型及第二超限学习机模型；利用集成遗忘机制的在线顺序学习算法更新第一超限学习机模型及第二超限学习机模型的模型参数；将空间序列和更新后的第一超限学习机模型、第二超限学习机模型综合，重构出在线时空模型，解决了现有非线性分布参数系统如固化炉的建模方法大多是在离线环境下开发，具有不能反映在线序列训练数据时效性且计算效率低的问题，使固化炉温度的在线预测更加匹配实际温度的动态变化。

摘要： 本发明公开了一种基于5G网络切片和超限学习机的配电网差动保护系统及方法，涉及电力系统继电保护的技术领域，包括通过5G网络互相连接的被保护的配电网络和通信模块，以及与通信模块连接的智能差动保护模块、网络故障预测模块和故障恢复模块，被保护的配电网络由各主母线、分支母线以及连接于所述主母线和所述分支母线之间的配电网线路连接组成，本发明采用无线通信方式可以避免线缆铺设存在的问题，5G无线通信技术具有超高带宽、超高可靠低时延等特性，能够解决传统的配电网差动保护方法适应性问题，可以增强配电网差动保护信号传输的安全性、低时延和可靠性，保证传输服务质量。

摘要： 本发明提供了一种基于多层核超限学习机的锂电池温度场预测模型的建模方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：建立基于ML‑KELM对时间域进行非线性变换的第一模型，并确定时间系数a的获取方法；步骤二：建立基于K‑ELM的重构模型，并采用检测到的锂电池的第一训练数据采用步骤一中的时间系数a的获取方法计算出对应的时间系数，并将计算出的时间系数a输入到所述重构模型中对所述重构模型进行训练；步骤三：基于OS‑ELM建立在线低阶时序模型，对所述在线低阶时序模型进行训练和在线学习并更新在线低阶时序模型的输出权重；步骤四：在OS‑ELM模型在线学习完成后，根据更新后的输出权重计算预测的时间系数步骤五：将得到的预测的时间系数代入到步骤二中的重构模型中，即可实现对锂电池的温度场的预测：该建模方法能够对锂电池温度场预测模型的建模，通过所建的模型能够根据锂电池的输入数据准确地对温度场进行预测。

摘要： 本发明公开了一种基于一致正则化的在线超限学习机目标识别方法及系统，本发明包括进行基于单隐层前馈神经网络的分类器的学习和训练的下述步骤：针对训练图像进行特征提取，得到相应的图像特征集，并将图像特征集随机划分为多个特征子集；对所划分的特征子集，分别生成对应的近邻特征样本；将一致正则化约束引入在线超限学习目标优化函数，随机生成首先单隐层前馈神经网络的隐层节点参数，选取任一特征子集及其邻近样本进行初始化网络权重生成，基于剩余特征子集进行网络权重的迭代更新以完成基于单隐层前馈神经网络的分类器的学习与训练。本发明具有噪声容忍性强、分类识别精度高、学习速度快、任务可扩展性好的优点。

摘要： 本发明提供了一种无监督稀疏参数学习的超限学习机分类方法及系统，所述方法包含：首先利用超限学习机稀疏自编码机来学习自编码机网络输出权值，获得稀疏网络输出参数，再将所述参数进行转置输入到超限学习机进行训练，得到超限学习机模型，获得数据的类标信息。通过实验对比，使用分类精度作为指标进行评价，本发明方法分类精度高，分类效果越好。本发明方法为超限学习机的无监督参数学习进行了补充，且能够广泛应用于不同的分类识别应用领域中，显著提高了超限学习机的分类效果，市场前景广大。

摘要： 本发明涉及一种基于半监督学习的孪生超限学习机分类的数据处理方法，属于数据挖掘与处理技术领域。本发明在基于随机特征映射机制的基础上采用两个非平行分类面进行分类的半监督学习算法，将流行正则化、随机特征映射和两个非平行分类面的技术组合起来，解决单分类面在交叉数据等问题上缺陷，并在有奇异点的情况下保证有较强的鲁棒性，同时克服了之前算法在少量有标签样本上无法同时满足泛化能力与计算效率要求的问题。本发明方法，可以在有标签数据较少的情况下，充分挖掘无标签数据所蕴含的信息，非常适用于在高铁、风机等新兴高技术领域的故障诊断中，计算速度快，基本上可做到实时判断，且分类的准确率高。

摘要： 本发明属于数据特征识别技术领域，特别涉及一种基于自动编码机‑超限学习机的多维度数据特征识别方法；其一种基于自动编码机‑超限学习机的多维度数据特征识别方法，包括如下步骤：S1：获取多维度物体的原始数据，并对获取的原始数据进行预处理；S2：基于预处理后的原始数据训练自动编码机‑超限学习机模型并建立自动编码机‑超限学习机模型。本发明提供一种新的基于自动编码机‑超限学习机的多维度数据特征识别方法，可以对任意维度的数据进行特征提取和识别；将卷积神经网络的局部不变性和自动编码机良好的表达能力结合在一起，利用超限学习机训练速度快、获取特征准的特点，可以很好的应对大规模且多维度数据特征识别的挑战。

摘要： 本发明提供了一种基于多层核超限学习机的锂电池温度场预测模型的建模方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：建立基于ML‑KELM对时间域进行非线性变换的第一模型，并确定时间系数a的获取方法；步骤二：建立基于K‑ELM的重构模型，并采用检测到的锂电池的第一训练数据采用步骤一中的时间系数a的获取方法计算出对应的时间系数，并将计算出的时间系数a输入到所述重构模型中对所述重构模型进行训练；步骤三：基于OS‑ELM建立在线低阶时序模型，对所述在线低阶时序模型进行训练和在线学习并更新在线低阶时序模型的输出权重；步骤四：在OS‑ELM模型在线学习完成后，根据更新后的输出权重计算预测的时间系数步骤五：将得到的预测的时间系数代入到步骤二中的重构模型中，即可实现对锂电池的温度场的预测：该建模方法能够对锂电池温度场预测模型的建模，通过所建的模型能够根据锂电池的输入数据准确地对温度场进行预测。

摘要： 本发明公开了一种基于5G网络切片和超限学习机的配电网差动保护系统及方法，涉及电力系统继电保护的技术领域，包括通过5G网络互相连接的被保护的配电网络和通信模块，以及与通信模块连接的智能差动保护模块、网络故障预测模块和故障恢复模块，被保护的配电网络由各主母线、分支母线以及连接于所述主母线和所述分支母线之间的配电网线路连接组成，本发明采用无线通信方式可以避免线缆铺设存在的问题，5G无线通信技术具有超高带宽、超高可靠低时延等特性，能够解决传统的配电网差动保护方法适应性问题，可以增强配电网差动保护信号传输的安全性、低时延和可靠性，保证传输服务质量。