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翟敏

作品数:4 被引量:9H指数:2
供职机构:西北大学数学系更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:理学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇理学
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇网络
  • 3篇M算法
  • 3篇EL
  • 2篇学习机
  • 2篇隐节点
  • 2篇网络结构
  • 1篇隐层
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇适应网络
  • 1篇判别法
  • 1篇前向神经网络
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应网络
  • 1篇敛散
  • 1篇敛散性
  • 1篇极端学习机
  • 1篇极限学习机
  • 1篇级数

机构

  • 4篇西北大学

作者

  • 4篇翟敏
  • 1篇王宇
  • 1篇张瑞
  • 1篇高海瑞
  • 1篇付翠

传媒

  • 2篇纺织高校基础...
  • 1篇西安文理学院...

年份

  • 3篇2014
  • 1篇2013
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
交错级数敛散性的探讨
2013年
从莱布尼兹判别法入手,对正项级数敛散性的判别法进行推广,提出了几种判别交错级数敛散性的新方法.最后给出判别交错级数敛散性的一般判别模式,为判别交错级数敛散性提供了一个更加简便的方法.
翟敏付翠
关键词:交错级数判别法
二分法的极端学习机
2014年
基于传统的神经网络理论,并结合原始的ELM算法,提出一种新的确定网络结构的方法,即二分法的极端学习机.该算法无需人为调整任何参数,整个训练过程都是全自动的,这为今后寻求更好地确定网络结构的方法提供了一个好的思路.数值实验结果表明,该方法不仅收敛速度快且能获得较紧凑的网络结构,同时还具有较好的泛化能力.
翟敏高海瑞
关键词:网络结构隐节点
极限学习机(ELM)网络结构调整方法综述被引量:6
2014年
从原始ELM算法和增长结构ELM算法(I-ELM)的基本思想与基本理论出发,分析其优点与不足,概括基于不同角度所改进的网络结构调整方法,包括结构增长型算法、结构递减型算法和自适应型算法三大方面.最终对极限学习机(ELM)中网络结构的各种调整方法进行综述,为相关研究者提供该研究方向的发展历史和最新结果.
翟敏张瑞王宇
关键词:网络结构隐节点
极限学习机的自适应网络结构选择方法研究
极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)是近年来兴起的通过随机固定一个学习系统的隐变量而将其化为线性系统的一类快速学习算法.不同于传统的学习方式,在ELM算法中,隐单元参数不再需要迭代产生...
翟敏
关键词:LU分解
文献传递
共1页<1>
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