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基于自编码器和超图的半监督宽度学习系统.docx

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    1 引言 Chen等［1］提出的宽度学习系统（Broad Learning System，BLS），亦称宽度网络，是一种由输入层、中间层（包括映射特征和增强节点两个部分）和输出层构成的前馈神经网络.因其简洁灵活的网络结构、高效的学习过程等优点，而被广泛应用于众多领域.Sui等［2］使用BLS识别动力学未知的不确定系统，提出了一种随机有限时间量化控制方法.Chu等［3］使用惩罚系数来约束每个样本对模型的贡献，提出了一种加权BLS并将其用以解决工业过程中的噪声和离群值问题.Han等［4］提出了一种用于大规模混沌时间序列建模的宽度学习系统，解决了动力学系统建模中利用混沌系统演化信息进行时间序列预测的

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