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神经网络已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用,但学习方法的速度不能满足实际需求。传统的误差反向传播方法(BP)主要是基于梯度下降的思想,需要多次迭代;网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定,因此算法的计算量和搜索空间很大。ELM(Extreme Learning Machine,ELM)是一次学习思想使得学习速度提高很多,避免了多次迭代和局部最小值,具有良好的泛化性能、鲁棒性与可控性。但对于不同的数据集和不同的应用领域,无论ELM是用于数据分类或是回归,ELM算法本身还是存在问题,所以本文对已有方法深入对比分析,并指出极速学习方法未来的发展方向。 相似文献
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针对一种新型双级贯流式水轮机,推导了一级导叶、一级转轮、二级导叶和二级转轮的参数设计公式。利用数值模拟商业软件Fluent分析了水轮机在设计工况下的数值性能。数值计算时控制方程采用雷诺时均N-S离散方程,湍流模型选择标准k-ε模型,得到了水轮机的流线图、导叶和转轮叶片的压力面和吸力面的压力分布图,以及中心对称面x=0.083 5的速度矢量图,数值计算结果证明了水轮机设计的正确性。 相似文献
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