极限学习机相关算法的优化及应用研究

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4、过的研究成果，也不包含为获得南京信息工程大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。其他同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了声明并表示谢意。学位论文作者签名：化化签字曰期：＞３／＾．＿悚关于论文使用授权的说明南京信息工程大学、国家图书馆、中国学术期刊（光盘版）杂志社、中国科学技术信息研究所的《中国学位论文全文数据库》有权保留本人所送交学位论、文的复印件和电子文档，可Ｗ采用影印缩印或其他复制手段保存论文，并通一过网络向社会提供信息服务致。。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可

5、Ｗ公布（包括刊登）论（包括刊登文的全部或部分内容。论文的公布）授权南京信息工程大学研究生院办理。公开□保密（年月）保密的学位论文在解密后应遵守此＾＿＿（协议）对？学位论文作者签名：点珠签字日期：ｂＵ指导教师签名：签字日期：目录摘要ＩＩＩＡｂｓｔｒａｃｔＩＶ一第章引言１１１．１研究背景１３．２国内外现状１．２．１极限学习机的国内外研究现状５１．２．２智能优化算法应用于极限学习化的研究现状．．．．．６１．２．３电力通信网的安全性及可靠性的国内外研究现状７１．３研究目的和意义９１．

6、４研巧内容１０１．５论文组织结构１１第二章相关知识介绍１２２１２．１极限学习机理论２丄１人工神经网络１２２丄２单隐层神经网络１３２丄３极限学习机简介１６２２０．２改进的极限学习机介绍２．２．１加权极限学习机原理２０２２２．２．２在线顺序极限学习机原理２．３粒子群优化算法２５２．３．１算法原理２６２．３．２算法流程２７２．４本章小结２８第Ｈ章基于粒子群优化算法的加权极限学习机２９３巧．１基于粒子群优化算法的加权极限学习机算法３２９．１．１算法的基本原理３丄２算法流程

7、３０Ｉ３丄３性能评价函数３２，３３３．２算法仿真３３３．２．１实验环境３３．２．２分类问题实验４３．２．３预测问题实验３８３．３本章小结３９第四章基于粒子群优化算法的在线顺序极限学习机４０４４０．１基于粒子群优化算法的在线顺序极限学习机４．１．１算法基本流程４１４丄２性能评价４３４．２算法仿真４３４．２．１分类问题实验４４．２预测问题４．２实验４６４４８．３本章小结第五章极限学习机在电力通信网安全性评估中的应用４９５．１电力通信网安全性评价４９５．２电力通信