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提出了一种基于改进平方根法的增量式正则极速学习机(ISR-RELM),该方法在求解正则极速学习机(RELM)输出权值时有效减少了隐层神经元递增过程中的计算量。9个基准回归数据集预测表明,ISR-RELM不仅预测精度高,而且所用的训练时间比文献中的3种方法(ISR-RELM,LD-RELM和CF-RELM)都少。因此ISR-RELM是解决数据回归问题的一种新颖且高效的方法。 相似文献
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