(SS-US-ELM)改进极限学习机

资 源 简 介

(SS-US-ELM)改进极限学习机

详 情 说 明

极限学习机（ELM）作为单隐层前馈神经网络的一种高效实现，因其训练速度快、泛化性能好等优势在机器学习领域广受关注。传统的极限学习机主要针对有标签数据的有监督学习场景，但实际应用中常面临标记样本稀缺的问题。半监督和无监督极限学习机的改进算法为解决这一挑战提供了新思路。

半监督极限学习机通过同时利用少量标记数据和大量未标记数据来提升模型性能。其核心思想是通过构建图正则化项或设计伪标签生成机制，使模型能够捕捉数据的内在流形结构。这类算法在保持ELM快速计算特性的同时，显著降低了模型对标记数据的依赖程度。

无监督极限学习机则完全摆脱了对标签数据的依赖，通过自编码器结构或核方法实现特征学习。其中，随机特征映射与非线性变换的结合使其在聚类、降维等任务中表现出色。改进后的无监督版本通过优化隐藏层节点参数或引入稀疏约束，进一步提升了特征表示能力。

这些改进算法在工业故障诊断、医学图像分析等领域展现出独特优势。未来发展方向包括融合深度架构的层次化ELM、适应动态数据流的在线学习机制等，这些创新将不断拓展极限学习机的应用边界。