基于遗传算法改进的核极限学习机轴间偏离预测，基于ELM的轴间偏离预测，基于极限学习机的轴故障分类

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极限学习机
基于遗传算法改进的极限学习机ELM分类识别

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背影

极限学习机是在BP神经网络上改进的一种网络，拥有无限拟合能力，但是容易过拟合，本文通过遗传算法优化核极限学习机的权值和偏置，寻求训练测试兼顾，泛化能力好的网络

摘要

极限学习机原理，遗传算法原理，核极限学习机，基于遗传算法改进的核极限学习机轴间偏离预测，基于ELM的轴间偏离预测

极限学习机

极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）或“超限学习机”是一类基于前馈神经网络（Feedforward Neuron Network, FNN）构建的机器学习系统或方法，适用于监督学习和非监督学习问题
[1]
。ELM在研究中被视为一类特殊的FNN，或对FNN及其反向传播算法的改进，其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重
[2]
。传统的ELM具有单隐含层，在与其它浅层学习系统，例如单层感知机（single layer perceptron）和支持向量机（Sup