内容提供者
基于指数Laplace损失函数的回归估计鲁棒超限学习机.pptx
2024-10-07
20金币
2.2MB
24页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共24页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于指数Laplace损失函数的回归估计鲁棒超限学习机.pptx
基于指数Laplace损失函数的回归估计鲁棒超限学习机目录添加章节标题指数Laplace损失函数指数Laplace损失函数的定义指数Laplace损失函数的特点指数Laplace损失函数在回归问题中的应用鲁棒超限学习机鲁棒超限学习机的定义鲁棒超限学习机的特点鲁棒超限学习机在回归问题中的应用基于指数Laplace损失函数的回归估计鲁棒超限学习机基于指数Laplace损失函数的回归估计鲁棒超限学习机的定义基于指数Laplace损失函数的回归估计鲁棒超限学习机的算法流程基于指数Laplace损失函数的回归估计鲁
2024-10-07
20
2.2MB
基于混合分解技术的鲁棒极限学习机的风速预测.docx
基于混合分解技术的鲁棒极限学习机的风速预测标题：基于混合分解技术的鲁棒极限学习机的风速预测摘要：随着气候变化问题的日益突出，风速的预测对于能源管理和天气预报等应用领域变得越来越重要。本文提出了一种基于混合分解技术的鲁棒极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）的方法来预测风速。此方法利用混合分解技术对输入数据进行特征提取，并在ELM模型中应用鲁棒优化算法来提高风速的预测精度。实验结果表明，该方法在风速预测中具有较高的准确性和鲁棒性。关键词：风速预测，混合分解技术，鲁棒极限学习机，特
2024-11-01
5
11KB
基于收缩极限学习机的故障诊断鲁棒方法.docx
基于收缩极限学习机的故障诊断鲁棒方法引言故障诊断是现代技术中的一项重要任务。故障会给企业带来严重的经济损失和安全风险。因此，建立高效、精确、鲁棒的故障诊断模型对于保障设备操作方便和生产工艺顺利进行具有重要意义。目前，机器学习在故障诊断领域的应用受到广泛关注。在以往的研究中，收缩极限学习机（ELM）被认为是一种高效、快速的机器学习算法，能够较好地处理高维大数据，具有较高的分类准确性和较短的训练时间。因此，本文将基于ELM算法，提出一种鲁棒的故障诊断方法。收缩极限学习机收缩极限学习机是一种新型的机器学习算法，
2024-10-20
5
11KB
基于鲁棒极限学习机的污泥膨胀智能检测方法.pptx
汇报人：目录PARTONEPARTTWO鲁棒极限学习机的原理鲁棒极限学习机在污泥膨胀检测中的应用算法优势与特点PARTTHREE污泥膨胀的危害与检测重要性传统污泥膨胀检测方法的局限性基于鲁棒极限学习机的智能检测方法流程检测方法的准确性与可靠性验证PARTFOUR参数优化对检测精度的影响参数优化方法与实践参数优化后对检测性能的提升PARTFIVE鲁棒极限学习机在某污水处理厂的应用应用效果与数据分析案例的成功因素与推广价值PARTSIX基于深度学习的污泥膨胀检测方法研究鲁棒极限学习机与其他算法的结合研究智能检
2024-10-06
20
996KB
基于改进目标函数的鲁棒辨识算法.docx
基于改进目标函数的鲁棒辨识算法摘要基于改进目标函数的鲁棒辨识算法是现代控制理论中的重要部分。众所周知，鲁棒辨识算法可以使系统在不确定性环境下仍能高效地运行。这篇论文主要介绍基于改进目标函数的鲁棒辨识算法在控制系统中的应用。我们首先介绍了鲁棒辨识算法的基本概念，然后详细讨论了改进目标函数的优点，并以某控制系统为例，进行了实验验证，实验结果表明，改进后的鲁棒辨识算法可以显著提高系统的性能和稳定性。关键词：鲁棒辨识算法、控制系统、改进目标函数、性能、稳定性1.引言现代控制理论中的鲁棒辨识算法已经成为了控制系统中
2024-10-15
5
11KB