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基于改进极限学习机的故障检测方法

摘　要：

作为一种有效的数据挖掘方法，无监督极限学习机(UnsupervisedExtremeLearningMachine，UELM)具有仅挖掘数据的局部结构特征而忽略了其全局结构特征的缺陷;UELM还存在选择隐含层中最优节点数困难的问题?针对以上问题，本文提出了一种改进的极限学习机(ImprovedExtremeLearningMachine，IELM)算法，提高非线性过程的故障检测效果?

作　者：

刘冲昊1;郑健2

单　位：

1.济南能源工程集团有限公司;2.中冶(贵州)建设投资发展有限公司

关键字：

无监督极限学习机;全局结构分析;支持向量数据描述;故障检测

页　码：

62-70

出　处：

科技经济导刊
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2022年01期

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