[发明专利]基于协同衍化相关熵极限学习机的性能退化趋势预测方法有效
| 申请号： | 201910875656.0 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN110598334B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 刘震;梅文娟;程玉华;杨成林;田书林 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/25 | 分类号： | G06F30/25;G06N3/00 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 温利平 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于协同衍化相关熵极限学习机的性能退化趋势预测方法，先基于协同衍化相关熵的极限学习机计算出输入样本的隐藏层输出，及对应的预测误差，然后通过协同衍化算法求取最优相关熵方差和影响权重，并进行更新迭代，直到找到粒子群中全局最优解σ |
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| 搜索关键词： | 基于 协同 衍化 相关 极限 学习机 性能 退化 趋势 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于协同衍化相关熵极限学习机的性能退化趋势预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)、基于协同衍化相关熵的极限学习机初始化/n(1.1)、设置极限学习机的输入样本集X＝{x
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