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针对极端学习机(extreme learning machine,ELM)结构设计问题,基于隐含层激活函数及其导函数提出一种前向神经网络结构增长算法.首先以Sigmoid函数为例给出了一类基函数的派生特性:导函数可以由其原函数表示.其次,利用这种派生特性提出了ELM结构设计方法,该方法自动生成双隐含层前向神经网络,其第1隐含层的结点随机逐一生成.第2隐含层的输出由第1隐含层新添结点的激活函数及其导函数确定,输出层权值由最小二乘法分析获得.最后给出了所提算法收敛性及稳定性的理论证明.对非线性系统辨识及双螺旋分类问题的仿真结果证明了所提算法的有效性. 相似文献
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针对传统的批量学习算法学习速度慢、对空间需求量高的缺点,提出了一种基于簇的极限学习机的在线学习算法。该算法将分簇的理念融入到极限学习机中,并结合极限学习机,提出了一种基于样本类别和样本输出的分簇标准;同时提出了一种加权的Moore-Penrose算法求隐层节点与输出节点的连接权重。实验结果表明,该算法具有学习能力好、拟合度高、泛化性能好等优点。 相似文献
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以小波的相关理论为基础,先把水印图像预置乱处理,对宿主图像直接进行小波包分解,之后将水印的低频部分和中高频部分分别采用Hilbert曲线扫描和位置自调节法嵌入到宿主图像中,嵌入强度可根据图像的内容自适应调节。通过实验观察,新算法在抗压缩和抗剪切性能有所提升,同时隐蔽性和抗噪能力也得到了较大改观,结果充分说明该算法是一种性能较为优良的图像版权保护算法。 相似文献
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张东 《电子制作.电脑维护与应用》2014,(17)
大多数云台不需要定位控制,但有些特殊的场合其监控需要云台的定位控制。定位是机电设备常用控制方式,大多采用开机复位的方式,即设备断电即失去了位置信号,通过上电复位来重新定义位置。另一种就是通过绝对值编码器来定义位置,但是其价格颇高。笔者提出用电位器替代绝对值编码器,用于在精度要求不是特别高的场合,是一种经济的定位方式。采用多圈一体化开度定位装置,即传感器(电位器)、电机和控制器集成在一起,很好地解决了结构问题,使得装置的使用变得非常方便。该多圈一体化开度控制器(专利号:ZL 201420123207.3),可用于监控云台的定位等的控制。 相似文献