[发明专利]一种多极限学习机模型构建方法、装置及计算机设备在审
| 申请号： | 202010929560.0 | 申请日： | 2020-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN112070157A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 李意芬;陈治亚;汪运 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/18;G06F17/16;G06N20/00 |
| 代理公司： | 长沙轩荣专利代理有限公司 43235 | 代理人： | 齐超 |
| 地址： | 410000 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 涉及计算机技术领域，尤其涉及基于无限混合高斯分布的多极限学习机模型的构建方法、装置及计算机设备。本发明通过建立多极限学习机模型(MELM)，使用无限混合高斯分布(IMoG)来拟合模型MELM的回归误差，采用稀疏贝叶斯学习方法来优化模型MELM中的输出权重和模型权重，同时采用变分贝叶斯的方法对模型中所有参数进行优化，获得一个紧致的预测模型，预测效果良好，不仅具有超强的鲁棒性能，可以避免预先确定MoG中单个高斯分布的数量，并且在给定模型参数初始值的情况下可以自动获得模型中所有参数的概率分布。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多极 学习机 模型 构建 方法 装置 计算机 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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