摘要：無逆矩陣極限學(xué)習(xí)機(jī)只能以批量學(xué)習(xí)方式進(jìn)行訓(xùn)練,將其拓展為無逆矩陣在線學(xué)習(xí)版本,提出了無逆矩陣在線序列極限學(xué)習(xí)機(jī)算法(IOS-ELM)。所提算法增加訓(xùn)練樣本時(shí),利用Sherman Morrison Woodbury公式對新增樣本數(shù)據(jù)后的模型進(jìn)行更新,直接計(jì)算出新增隱含層輸出權(quán)重,避免對已經(jīng)分析過的訓(xùn)練樣本的輸出權(quán)重進(jìn)行重復(fù)計(jì)算。給出了所提IOS-ELM算法的詳細(xì)推導(dǎo)過程。在不同類型和大小的數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提IOS-ELM算法非常適合在線方式逐步生成的數(shù)據(jù)集,在快速學(xué)習(xí)和性能方面都有很好的表現(xiàn)。