一种改进灵敏度分析的在线自适应极限学习机算法

摘要 针对极限学习机及其改进算法计算复杂、自适应调整能力弱等问题,深入分析隐节点灵敏度计算方法,引入贡献度的相关思想,提出改进的灵敏度计算方法,以符合大众认知.在保证训练预测精度的前提下,提出改进的极限学习机算法,通过自适应删除和增加隐节点,控制隐节点数量,降低算法复杂度.实验结果表明,相比传统极限学习机及其改进算法,本文提出的算法在训练时间和预测精度等都有有效提高