| 基于光滑化L1正则项的随机配置网络 |
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| 作者姓名： | 刘晶晶 刘业峰 马祎航 富月 |
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| 作者单位： | 沈阳工学院 基础课部,辽宁 沈抚示范区 113122;沈阳工学院 辽宁省数控机床信息物理融合与 智能制造重点实验室,辽宁 沈抚示范区 113122;沈阳工学院 机械工程与自动化学院, 辽宁 沈抚示范区 113122;东北大学 流程工业综合自动化国家重点实验室,沈阳 110819 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(62073226);辽宁省自然科学基金重点领域联合开放基金项目(2022-KF-11-01,2020-KF-11-09,2021-KF-11-05);沈抚示范区本级科技计划项目(2020JH13,2021JH07);沈阳工学院青年骨干教师科研基金项目(QN202210). |
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| 摘 要： | 为了提高随机配置网络（stochastic configuration networks,SCN）的泛化能力,提出一种适用于SCN的光滑化L1正则化方法.针对L1正则化算子局部不可微的缺陷,在曲线不光滑点的邻域内进行光滑处理,并在此基础上构建SCN的光滑误差函数,提出增量计算权值的算法,进而以交替方向乘子法为基础给出权值的全局优化算法并且在理论上分析算法的收敛性.与L1正则化的稀疏性和L2正则化均匀减小参数的特点相比,所提出方法按重要程度保留数据的全部特征,使参数既保持在较小的范围内又具有层次分明的分布,从而使网络具有更好的泛化能力.最后,通过数值仿真实验验证了所提出方法的可行性和有效性.
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| 关 键 词： | 光滑正则化 随机配置网络 泛化能力 交替方向乘子法 收敛性分析 数据特征 |
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