【摘 要】
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针对航空发动机传感器信号重构,提出了评价核极限学习机(K-ELM)模型性能的一种快速留一交叉验证方法.结果表明:该方法可以避免原始的留一验证方法 N次模型的显式训练,将计算
【机 构】
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南京航空航天大学能源与动力学院江苏省航空动力系统重点实验室,中国航空发动机集团有限公司航空动力控制系统研究所,先进航空发动机协同创新中心,
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针对航空发动机传感器信号重构,提出了评价核极限学习机(K-ELM)模型性能的一种快速留一交叉验证方法.结果表明:该方法可以避免原始的留一验证方法 N次模型的显式训练,将计算复杂度降低为原来的1/N(N为样本数目).该算法可以快速准确评价核极限学习机的性能,为核极限学习机确定最优的核参数.
A fast leave-one-out cross-validation method for evaluating the performance of K-ELM is proposed for the signal reconstruction of aero-engine sensors. The results show that this method can avoid the original N Type training, the computational complexity is reduced to 1 / N (N is the number of samples) .The algorithm can quickly and accurately evaluate the performance of nuclear limit learning machine and determine the optimal nuclear parameters for nuclear limit learning machine.
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