一种新颖的基于遗传算法的正则极速学习机  

作　　者：姚彤 

机构地区：湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105

出　　处：《电脑知识与技术》2018年第8期179-181,共3页Computer Knowledge and Technology

基　　金：国家自然科学基金（61402227,61502407）; 湖南省教育厅项目（16C1546）; 湘潭大学博士启动费项目（KZ08055）资助

摘　　要：极速学习机（extreme learning machine,ELM）具有训练速度快和良好的泛化能力等优点,已被广泛应用,并取得了较大成功。然而初始的ELM仅基于经验风险最小化,可能导致过拟合问题,因此该文结合结构风险最小化理论,采用遗传算法获取最优风险比例参数,提出了一种基于遗传算法的正则极速学习机（GA-RELM）,该GA-RELM能有效避免多次迭代运算和局部极小值,整个ELM训练时间短。该文在将所提出的GA-RELM用于人脸识别,仿真实验表明了本文提出的GA-RELM性能优于ELM和BP神经网络。

关 键 词：极速学习机 正则极速学习机 遗传算法 人脸识别 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]