典型文献
基于仿生算法优化的镜像极限学习机的应用
文献摘要：
提出了一种改进的极限学习机(ELM)的权值确定方法,该方法的权值确定过程与传统的ELM权值确定过程互为镜像,因此称其为镜像ELM(MELM).结合一种新的仿生算法天牛须搜索算法(BAS)来优化神经网络的权值选取,并将其应用于模式分类实验.实验结果表明,与其他神经网络模型相比,BAS-MELM在模式分类方面具有更简单的神经网络结构和更好的泛化性能.
文献关键词：
极限学习机;仿生算法;优化算法;模式分类;镜像;天牛须搜索算法
中图分类号：
作者姓名：
印煜民;廖柏林
作者机构：
吉首大学计算机科学与工程学院,湖南吉首416000
文献出处：
引用格式：
[1]印煜民;廖柏林-.基于仿生算法优化的镜像极限学习机的应用)[J].吉首大学学报（自然科学版）,2022(06):14-19
A类：
MELM
B类：
仿生算法,算法优化,镜像,极限学习机,权值确定,确定方法,天牛须搜索算法,BAS,优化神经网络,模式分类,神经网络结构,泛化性能
AB值：
0.214328
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