[发明专利]一种动态机器学习方法在审
| 申请号： | 202010539515.4 | 申请日： | 2020-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN111797987A | 公开（公告）日： | 2020-10-20 |
| 发明（设计）人： | 唐若笠;徐华徽;林巧;张尚煜;张鹏;周锦翔;国枫 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 李丹 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种动态机器学习方法，该方法包括以下步骤：1)基于控制系统已有的历史数据样本，按照极限学习机算法规则训练当前ELM网络；2)采集的最新数据样本按照数据周期划分；3)开始第一个数据周期，基于原有样本及第一个数据周期的新增样本重新训练当前ELM网络；4)对第k个周期，计算不同数据周期数据样本的有效学习率；5)重新训练当前周期对应的ELM网络；6)若未达到下一数据周期开始时刻，则将当前数据周期对应的ELM网络用于进行预测，并将预测结果作用于对应的控制系统；若已达到下一数据周期开始时刻，则跳至步骤4)。本发明方法动态地对不同时段数据样本予以差异化学习和利用，能有效提高最终预测结果的适用度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 动态 机器 学习方法 | ||
【主权项】：
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