基于廣義最大相關熵準則的寬度學習系統(tǒng)

摘要： 寬度學習系統(tǒng)（broad learning system,BLS）是近幾年提出的一種新型判別學習方法，具有結構簡單，訓練快速的特點，在各種回歸和分類問題上得到廣泛應用。然而標準的BLS是在最小均方誤差（MMSE）準則下推導出來的，對異常值的存在十分敏感，這無疑降低了系統(tǒng)的準確性。為了提高BLS的魯棒性，有學者提出了最大相關熵準則（MCC）的BLS(C-BLS)。相對于最小均方誤...