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基于误差约束的增量超限学习机研究的任务书
任务书
1.任务概述
超限学习机（ExtremeLearningMachine，ELM）是一类快速的前向人工神经网络，具有优秀的泛化性能和极高的学习效率。与传统的基于梯度下降等优化算法的神经网络相比，ELM使用随机的方法初始化神经网络的权值，可以大大加快学习速度，同时避免了训练过程中陷入局部最优解的风险。然而，ELM在面对高维大数据时会出现超限的情况，这对ELM在实际应用中的效果造成了较大的影响。
本项目旨在研究基于误差约束的增量超限学习机。通过增加约束条件，使得模型的泛化性能更加优秀，同时可以缓解数据量大、维度高等问题对模型性能的劣化。具体任务内容包括：研究增量学习算法，调研ELM相关算法及其扩展方法，搭建基于误差约束的增量超限学习机模型，在标准数据集上进行实验验证，探究该算法的性能、优缺点及应用场景。
2.任务具体流程
（1）研究增量学习算法，包括在线学习、批量学习、增量学习等方法，并对其基本原理和应用领域进行分析和总结。
（2）针对ELM算法及其扩展版本的研究，分析其性能指标和优点，并探究其存在的问题和局限性，为后续的研究奠定基础。
（3）研究基于误差约束的增量超限学习机，结合老师提供的参考文献进行学习和理解，建立相应的理论模型。
（4）搭建基于误差约束的增量超限学习机模型，并采用标准数据集对其进行训练和测试，从理论和实践两个方面，进行性能评估和分析。
（5）总结该算法的性能、优缺点及应用场景，提出改进和完善方案，并提出相应的研究建议。
3.预期成果
（1）从理论角度上建立基于误差约束的增量超限学习机模型，并提出实现方案。
（2）在标准数据集上进行实验验证，评估模型的性能及其优缺点。
（3）总结该算法的应用场景，并提出相应的优化建议和研究方向。
4.时间与进度安排
本项目的总体时间周期为三个月。各个阶段的任务和时间安排如下：
（1）第一周：阅读相关文献，学习和理解增量学习、ELM算法及其扩展方法。
（2）第二周-第四周：进行模型的理论建立和实现。
（3）第五周-第六周：利用标准数据集对算法进行测试，并进行性能评估。
（4）第七周-第八周：分析算法的优缺点，在总结中提出改进和完善方案。
（5）第九周：进行实验报告的撰写及答辩准备。
5.资源需求
本项目需要使用MATLAB等数学软件对算法进行编程实现和实验验证。同时需要一台稳定的计算机和一定的计算资源。
6.参考文献
1.Huang,G.B.,Zhu,Q.Y.,&Siew,C.K.(2006).Extremelearningmachine:Theoryandapplications.Neurocomputing,70(1-3),489-501.
2.Xu,X.,Pang,S.,&Li,C.(2018).Improvedincrementalextremelearningmachineforonlineprediction.NeuralComputingandApplications,1-11.
3.Duan,Y.,Liu,K.,Shen,Y.,&Yu,Y.(2019).Anovelincrementalextremelearningmachinebasedonerrorconstraintfortime-varyingdatastreams.IEEEAccess,7,113024-113034.
4.Lan,Y.,Liu,D.,Li,X.,&Liu,Y.(2019).Incrementalon-linelearningwithnovellateralinhibitionextremelearningmachine.Neurocomputing,325,117-126.