[发明专利]带遗忘因子的在线时序多隐含层极限学习机的应用方法在审
| 申请号： | 201710577695.3 | 申请日： | 2017-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN107330294A | 公开（公告）日： | 2017-11-07 |
| 发明（设计）人： | 肖冬;李北京;毛亚纯;柳小波 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00 |
| 代理公司： | 沈阳优普达知识产权代理事务所(特殊普通合伙)21234 | 代理人： | 李晓光 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种带遗忘因子的在线时序多隐含层极限学习机的应用方法，包括以下步骤1)求一个具有多隐含层的极限学习机模型，得到该多隐含层极限学习机模型的输出表达式；2)对上述多隐含层极限学习机模型进行实时更新，输出更新后模型的表达式。本发明采用带遗忘因子的在线时序多隐含层极限学习机的方法来处理间歇过程的数据变化，法既能根据数据结构上的变化来调整模型，也可以对模型参数进行深度优化，达到更好的效果，保证最终的隐藏输出更接近预期的隐藏输出。 | ||
| 搜索关键词： | 遗忘 因子 在线 时序 隐含 极限 学习机 应用 方法 | ||
【主权项】：
一种带遗忘因子的在线时序多隐含层极限学习机的应用方法，其特征在于包括以下步骤：1)求一个具有多隐含层的极限学习机模型，得到该多隐含层极限学习机模型的输出表达式；2)对上述多隐含层极限学习机模型进行实时更新，输出更新后模型的表达式。
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G06 计算；推算；计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学，即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的，例如：结构排序，结构或功能关系，蛋白质折叠，结构域拓扑，用结构数据的药靶，涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如：基因型–表型关联，不均衡连接，种群遗传学，结合位置鉴定，变异发生，基因型或染色体组的注释，蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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