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卷积353 2022
8线程能源和城市国际会议 |
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文章号 | 0106 | |
页数 | 九九 | |
段内 | 市环境楼未来 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202235301006 | |
在线发布 | 2022年6月29日 |
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3530106 (2022年)
极端学习机对多层感知器使用MSG数据估计雨量
一号LaboratoireLAMPA学院G.E.I,MOMERI大学Tizi-Ouzou(阿尔及利亚)
2ECAM-EPMILL2E/Quartz-Lab(EA7393),Cergy-Pontiese(法国)
*对应作者 :m_lazri@yahoo.fr
人工神经网络应用在若干领域显示相当成功分类或回归学习算法如人工神经网络必须在学习阶段持续调整这需要相对长学习时间与使用数据大小比较与这些考虑因素相反,最近实施一个新的神经网络,如极端学习机ELM不关心神经网络大小,隐藏层参数随机生成并保持恒定性,而不是训练时调整本文将比较两个神经网络,即ELM和MLP(多层感知器)使用气象卫星数据估计降水量选择双神经网络架构包括输入层(7神经元)、隐藏层(8神经元)和输出层(7神经元)。MLP一经ELM按上述特征培训即接受标准培训结果显示MLP优于ELM然而,学习时间成本太高,与ELM相比对MLP太高
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