随着互联网、大数据等信息技术的发展,数据收集中部分属性缺失的问题受到了广大学者的关注。针对传统极限学习机无法根据输出值对网络结构优化的问题,本文提出基于极限学习机预测缺失属性的反馈式极限学习机(FELM)算法,将卡尔曼滤波思想改进极限学习机并用互信息策略作为属性间的衡量标准,网络模型的训练样本集为完整数据。
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