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分类预测 | Python实现CNN-KELM卷积核极限学习机分类预测(图像分类)

分类预测 | Python实现CNN-KELM卷积核极限学习机分类预测(图像分类)

目录

    • 分类预测 | Python实现CNN-KELM卷积核极限学习机分类预测(图像分类)
      • 基本描述
      • 模型描述
      • 程序设计
      • 参考资料

基本描述

Python实现CNN-KELM卷积核极限学习机分类预测(图像分类)

模型描述

极限学习机算法由于比传统机器学习方法拥有更快的训练速度，近来也被应用于预测模型中，但其实际应用效果表现出一定的差异性。Ｈ等在ELM的基础上提出了核极限学习机KELM算法，该算法继承了ELM较高的训练速度的优点的同时，被证明相比ELM具有更加稳定的性能并且有着与SVR相似的泛化能力.

程序设计

  • main
import train
import extract_label_vector
import elm_py

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    1、数据库连接jdbc.properties配置详解 　　jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb 　　jdbc.username=sa 　　jdbc.password= 　　jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动，此处不一一列举 　　接下来，详细配置代码如下： 　　 Spring连接池    
  • Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常 xp9802
    用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错      异常栈：java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常       导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决; &nb
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