为满足物联网环境下边缘设备对机器学习算法准确、快速以及自适应产生参数的需求,在DE-ELM的基础上提出一种在线的GP-ELM算法。通过改进结点增加方式,在每次增加结点的同时添加结点统计和结点删除步骤,提高训练速度,同时保持算法的准确性。运用Matlab软件对图片分割、卫星图片分类、卫星DNA等数据集进行训练实验,结果表明,与EI-ELM、D-ELM、EM-ELM等算法相比,GP-ELM算法在准确率、训练时间、模型大小和泛化能力等方面都表现出较好的学习性能。
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