極限學習機拓展研究及其在近紅外光譜分析中的套用

《極限學習機拓展研究及其在近紅外光譜分析中的套用》是依託中國農業大學，由楊麗明擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：極限學習機拓展研究及其在近紅外光譜分析中的套用
• 依託單位：中國農業大學
• 項目負責人：楊麗明
• 項目類別：面上項目

項目摘要

極限學習機是一種單隱層前饋神經網路，它較傳統神經網路具有結構簡單，訓練速度快和良好的泛化性能等優點.因此，近年來極限學習機已成為大數據學習的熱點並廣泛套用。然而，但對於不同的數據集和不同的套用領域，無論極限學習機用於數據分類還是回歸，傳統的極限學習機還存在不足,例如在處理噪音數據、不確定性數據、高維數和大數據等問題。為了解決這些問題和進一步提高極限學習機的泛化能力，本項目以最最佳化理論和方法為基礎，拓展現有極限學習機，構建若干個新的最最佳化模型及其有效算法,包括魯棒性極限學習機、半監督極限學習機、稀疏極限學習機、不確定性極限學習機和集成極限學習機等，力求理論上的創新和算法有效性。並構建玉米種子近紅外光譜無損檢測系統，尋求玉米種子近紅外光譜與其生理生化指標間的數量關係，進行圖譜分析。這將促進近紅外光譜技術發展，反之豐富和完善極限學習機和最最佳化理論。

結題摘要

傳統的極限學習機在處理：噪音數據、不確定性數據、高維數和大數據等方面有待改進和完善。為了提高極限學習機的泛化能力，本項目以最最佳化和隨機性理論為基礎，以極限學習機為研究對象，以近紅外光譜分析為套用背景，拓展了極限學習機理論研究和套用，構建若干個新模型及其有效算法,包括魯棒性極限學習機、半監督極限學習機、稀疏極限學習機、光滑限學習機，不確定性極限學習機和集成極限學習機等.並證明了解的性質及建立了有效的求解算法。套用於玉米種子的近紅外光譜快速無損檢測，分析了玉米種子的近紅外光譜與其生理生化指標間的數量關係，這將促進近紅外光譜技術發展，反之豐富和完善極限學習機。