TY -的A2赵Wenbing盟——元,Zejian AU -王,鑫盟——曹Jiuwen盟——赵Haiquan盟——陈,巴东PY - 2018 DA - 2018/02/01 TI -鲁棒匹配追求极端的学习机器SP - 4563040六世- 2018 AB -极端学习机(ELM)是一种流行的单隐层前馈网络学习算法(SLFNs)。最初提出的灵感来自生物学习和吸引了大量的关注由于其适应性各种任务的快速学习能力和高效的计算成本。作为一个有效的稀疏表示方法,正交匹配追踪(OMP)方法可以嵌入到榆树克服奇点问题,提高稳定性。通常经济复苏稀疏向量通过最小化一个最小二乘(LS)损失,有效的高斯分布的数据,但可能会遭受性能恶化的非高斯数据。为了解决这个问题,一个健壮的匹配追踪方法基于小说的内核的风险敏感性损失(总之KRSLMP)是首次提出。然后应用到榆树KRSLMP解决稀疏输出权向量,和开发新方法命名为KRSLMP-ELM SLFN学习。合成和真实的数据集上实验结果证实了该方法的有效性和优越性。SN - 1058 - 9244 UR - https://doi.org/10.1155/2018/4563040 - 10.1155 / 2018/4563040摩根富林明科学编程PB - Hindawi KW - ER