本文主要研究内容
作者褚菲,苏嘉铭,梁涛,陈俊龙,王雪松,马小平（2019）在《基于正则化技术的宽度学习系统网络结构简化方法》一文中研究指出：本文提出了一种基于正则化技术的宽度学习系统(Broad Learning System,BLS)网络结构简化方法,将BLS目标函数中的2范数分别替换为1范数和Elastic net,利用正则化技术衡量每个网络节点对输出预测的影响程度,将影响程度低的节点进行剔除,并引入贝叶斯信息准则,权衡预测精度与网络结构的关系,最后确定一个最佳的网络结构。对几种常用的回归数据集的实验表明,与BLS相比,本文提出的
Abstract
ben wen di chu le yi chong ji yu zheng ze hua ji shu de kuan du xue xi ji tong (Broad Learning System,BLS)wang lao jie gou jian hua fang fa ,jiang BLSmu biao han shu zhong de 2fan shu fen bie ti huan wei 1fan shu he Elastic net,li yong zheng ze hua ji shu heng liang mei ge wang lao jie dian dui shu chu yu ce de ying xiang cheng du ,jiang ying xiang cheng du di de jie dian jin hang ti chu ,bing yin ru bei xie si xin xi zhun ze ,quan heng yu ce jing du yu wang lao jie gou de guan ji ,zui hou que ding yi ge zui jia de wang lao jie gou 。dui ji chong chang yong de hui gui shu ju ji de shi yan biao ming ,yu BLSxiang bi ,ben wen di chu de
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）的褚菲,苏嘉铭,梁涛,陈俊龙,王雪松,马小平，发表于刊物第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）2019-07-31论文，是一篇关于宽度学习系统论文,网络结构论文,正则化技术论文,贝叶斯信息准则论文,第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）2019-07-31论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）2019-07-31论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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