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文檔簡介
1、本文主要研究了多種形式的支持向量回歸機(SVRs)和終端學習機(ELMs)以及在多輸出回歸問題中的應用。主要內(nèi)容包括：第一章簡述了多種形式的SVRs模型和經(jīng)典的ELM。第二章為了改進正則ELM(RELM)和正則核ELM(RKELM)的非稀疏性，提出了基于ε不敏感損失函數(shù)的RELM(ε-RELM)和RKELM(ε-RKELM)，并通過實驗驗證了所提算法的有效性。ε-RELM和ε-RKELM有兩方面的優(yōu)勢,一是加快了算法的學習速度;二是提升
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