一种基于共轭梯度法的超限学习机建模方法

所属分类：电子信息产业

所属单位：中国石油大学

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成果简介

本技术提出了一种基于共轭梯度法的改进超限学习机（ELM）建模方法，属于超限学习机理论技术领域。该技术结合了共轭梯度法（Conjugate Gradient, CG）与超限学习机算法的优势，旨在解决现有ELM算法中隐层节点数过多以及基于最速下降法的ELM算法收敛速度较慢的问题。通过在随机选取输入层到隐层之间的权值后，利用共轭梯度法进行迭代优化，有效减少了所需的隐层节点数，并显著提升了训练速度。

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