一种适用于物联网的在线GP-ELM算法
来源：计算机工程杂志2020年第6期北京时间：
作者：张杰, 沈苏彬
单位：南京邮电大学 计算机学院, 南京 210046
摘要：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。
关键词：极限学习机,动态学习,物联网,机器学习,剪枝
基金资助：江苏省未来网络前瞻性研究项目（BY20130951108）。
