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发明专利
已授权
一种基于超限学习机与稀疏表示分类的改进方法
📄 申请号:CN201610018444.7
📄 发布日:2026/07/23
著录项目信息
申请日
2016-01-12
公开号
CN105701506B
公开日
2019-01-18
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06K9_62
IPC 分类号
G06K9_62
,
G06N3_04
,
技术画像
所属领域
超限学习机
超限学习机
稀疏表示
机器学习
应用场景
图像分类, 目标识别, 模式识别, 数据分类, 智能计算
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摘要
本发明公开了一种基于超限学习机与稀疏表示分类的改进方法。本发明步骤如下:1、随机产生隐层节点参数;2、计算出隐层节点输出矩阵,3、根据L和N的大小关系,采用不同的公式计算出连接隐层节点和输出神经元的输出权重4、计算出查询图片y的输出向量;5、对ELM输出向量ο中的极大值οf和次大值οs的差值进行判断,如果差值大于设定值,则求出输出向量中最大值对应的索引即为查询图片所属类别;否则进入步骤6;6、采用输出向量ο中k个最大值所对应的的训练样本,构造子字典,采用系数重构算法计算图片y的线性表示系数,计算残差并根据残差所对应的的类别确定查询图片的所属类。本发明计算量就会大大减少,实现较高的识别率,也能够大大降低计算复杂度。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
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