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    動態機器學習方法

    1053   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 08:30:15
    本發明公開了一種動態機器學習方法，該方法包括以下步驟：1)基于控制系統已有的歷史數據樣本，按照極限學習機算法規則訓練當前ELM網絡；2)采集的最新數據樣本按照數據周期劃分；3)開始第一個數據周期，基于原有樣本及第一個數據周期的新增樣本重新訓練當前ELM網絡；4)對第k個周期，計算不同數據周期數據樣本的有效學習率；5)重新訓練當前周期對應的ELM網絡；6)若未達到下一數據周期開始時刻，則將當前數據周期對應的ELM網絡用于進行預測，并將預測結果作用于對應的控制系統；若已達到下一數據周期開始時刻，則跳至步驟4)。本發明方法動態地對不同時段數據樣本予以差異化學習和利用，能有效提高最終預測結果的適用度。
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    聲明：
    “動態機器學習方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
    我是此專利(論文)的發明人(作者)
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