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为解决超限学习机复杂度较高的问题,提出了一种新型的超限学习机更新策略,称为序列超限学习机.避免了复杂度较高的逆矩阵运算,而且能够应用于嵌入式系统中.序列超限学习机比各种广泛应用的机器学习分类器具有更低的计算复杂度.基于实际数据集的仿真结果表明,序列超限学习机的分类精度比传统超限学习机和其他广泛应用的分类器更高,而且具有更短的训练时间.
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Source ：
北京邮电大学学报
Year： 2018
Issue： 02
Volume： 41
Page： 9-14
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