【摘 要】
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由于极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）的参数是随机生成的,导致其存在网络结构稳定性差、分类精度不高等问题。针对这些问题提出了一种利用模拟退火粒子群算法（Simulat
【基金项目】
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国家自然科学基金（61374136）
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由于极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）的参数是随机生成的,导致其存在网络结构稳定性差、分类精度不高等问题。针对这些问题提出了一种利用模拟退火粒子群算法（Simulated Annealing Particle Swarm Optimization,SAPSO）来优化ELM参数的算法。该算法对ELM参数进行SAPSO寻优处理,从而达到增强网络稳定性、提高ELM性能的目的。为验证该算法的有效性,将该方法应用到样本分类上,对风电机组齿轮箱故障进行诊断,实验结果表明,与ELM、
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