1、题，在上述两个定理的基础上，结合通用逼近理论和插值理论，提出了算法，即在网络训练测试的过程中，对隐含层神经元系数内权和偏置万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文值进行随机的指定，不需要进行相关的调节，而网络的输出外权是个最小平方优化解，该解是经过求解最小程度的二次损失函数得到的。模型对于的输入权重和隐层偏置进行了随机选取，全部训练过程只需要通过次矩阵计算即可快速准确的求出网络的输出权值。的本质特征有的隐层神经元参数不需要反复调节。根据前馈神经网络理论，不仅训练误差能达到最小化，同时标准的网络输出权重也能达到最小化。隐含层特征映射需要满足通用逼近理论。总结为不同于传统神经网络学习算法，不仅趋于达到最小的训练误差，同时达到最小的标准输出权值，而根据神经网络核心思想，对于训练网络达到最小的训。

2、作为个学习算法，在回归和分类问题上已经展现了良好的优势，最近几年，技术在计算机智能技术和机器学习领域受到越来越多的关注。技术的基本是由两个方面组成随机隐层的通用的逼近能力和简单快速实现的各种学习技术。但是由于是门新兴技术，它还存在很多问题和挑战根据的相关实验，的性能在隐层神经元数目多的时候是稳定的。与传统的神经网络学习算法相比，它的性能对于隐含层节点数目不是很敏感，如何理论上证明这个问题仍然有待讨论。的个典型实现是在隐含层使用随机节点，并且的隐含层不需要调节。而由上述理论易知，通过调节参数能让的性能更加稳定。那么如何估计泛化性能的振荡边界仍然是个问题所在。通过前面的理论，看起来伴随很高的噪声的的性能在应用中似乎比传统的学习算法要好。如何证明这个理论并不清楚。提供了个批学习核问题解决方案，比。

3、的可行性。移动视觉搜索整体是以图像识别相关技术为基础的。传统的图像检索技术般采用神经网络等方法来训练图像特征数据，需要多次迭代，且容易产生局部最优解。极限学习机作为种新兴技术，克服了其他传统智能技术的所面临的些问题。它是种简单的学习算法不同于传统的学习算法如神经网络学习算法，不仅能达到最小的训练错误，同时致力于达到最小的标准权重它避免了传统的学习方法学习速度慢以及容易出现网络训练失败的可能。在理论方面，本文首先将算法思想和数学推导公式结合起来，验证分析了算法处理分类的能力。接着将延伸到图像领域。在此基础上，本文提出了框架模型，将运用到此框架服务器端，通过移动设备的图像采集和网络端的处理来进行移动视觉搜索的研究。接着在服务器端进行验证分析的过程中，提出了算法来减小分类过程中的随机性。通过这种。

4、于极限学习机的移动视觉搜索研究与优化研究生许军专业计算机技术指导教师胡华教授胡海洋教授完成日期年月万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文基于极限学习机的移动视觉搜索研究与优化研究生许军指导教师胡华教授胡海洋教授年月万方数据万方数据杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。论文作者签名日期年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即研究生在校攻读学位期间论文。

5、速发展和，是从随即产生的，那么此函数序列的产生也是随机的。结合上述理论和定义证明了拥有随机产生线性节点或隐含层节点的可以在任意的紧子集上通用地逼近任意连续目标函数，即通用逼近理论。插值理论首次使用插值算法研究是在数学领域，它作为种数学推导工具来使用。基本的插值法有插值法插值法分段线性插值法插值法等。插值的主要思想是假定有个实值函数，同时有个区间在该区间上个互异的点，处的值为，。要求估算出在，中点的值的基本思路是找到函数，在，的节点与函数值相同，用的值作为函数的近似值处理。具体的步骤为假定有个函数类，其中，是个参数，函数是由简单的函数公式构成，求出此函数类中满足指定条件，的函数，并将作为的估计值。上述过程中的，为所有的插值点，函数称为内插函数，为预设的插值条件，。

6、他的核学习算法如要简单多。众所周知，对于和等，实现个有效的在线序列过程并不简单。然后，由于的简单性，它可能更容易实现在线连续变异核函数。此过程还是个需要解决的问题。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文当使用同样的核函数时，总是比或能提供个相似或者更好的泛化性能或在多分类应用中，倾向于提供个相似或更好的泛化性能，但是，是否类的种类越多，他们的泛化性能越不相同。本章小结本章主要对论文的相关知识进行了介绍。首先说明了移动视觉搜索的概念现状意义以及未来的挑战。接下来对单隐层前馈神经网络进行了简述并说明了它的优劣势。在此基础上，本章节重点描述了算法的两个思想原理，同时在了解算法的基础上简述了算法基本流程。章节最后简单介绍了算法的扩展算法和未来挑战，从而为后续的分析验证做铺垫。万方数据硕士学位论文题目。

7、练误差和最小的标准输出权值，此网络的泛化性能就越趋于稳定。算法的基本流程为随机产生隐层神经元参数代表隐含层节点个数计算隐含层输出矩阵最终计算输出权值矩阵的优势扩展和未来挑战对比其他的网络训练学习算法，有几个主要的优势的扩展功能较传统算法大大增强。多数情况下，对于些虚拟问题和些很复杂的分类回归问题，都有很好的泛化性能。算法的结构框架比其他传统算法简单高效。避免了传统算法的些问题，如局部最优解学习过程难以确定过拟合等。对于激活函数。不仅可以使用很多无限可微的函数，也可以使用些非线性有界的函数，如函数函数型函数等。算法的核心是在最小二乘解的基础上来训练网络的，同时利用了广义逆矩阵来计算相关矩阵，避免了传统算法反复迭代的过程，从而大大提高了学习速度，同时确保所求得解的唯性。在实际应用中。

8、由于数据量大训练过程复杂等因素，会受到很多限制，为了解决这些问题，提出了很多的扩展算法在线连续算法通过维持个优先队列来预防匹配过的数据进行再训练。它是个简单有效的算法，可以解决个统框架中的线性和节点问题，它不仅可以个接个的学习训练数据，也可以按照块为单位接收训练数据增强的学习算法是每次训练时候随机产生个隐含层节点，在个隐含层节点中只有最适合的个隐含层节点会被添加到现有的网络万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文模型里。可以工作在多种类型的激活函数情况下，而不论他们是不是或者，连续的或者非连续的，可微的或不可微的。除了整体网络体系结构和预测的精准度之外，没有用户指定其他的参数为了解决传统的算法在对相关或无关的数据训练时候鲁棒性低的问题，提出了最优神经元裁剪的算法。该算法对于选择的合适数量的神经。

9、索简介移动视觉搜索主要研究方法移动视觉搜索基本模型移动视觉搜索案例移动视觉搜索面临的挑战极限学习机综述单隐层前馈神经网络模型通用逼近理论插值理论极限学习机简述的优势扩展和未来挑战本章小结第三章移动视觉搜索基本模型相关叙述颜色直方图颜色集基于纹理特征基于形状特征支持向量机万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文极限学习机与的比较模型模型实际面临的问题和挑战本章小结第四章移动视觉搜索处理和优化方法服务器端处理图像特征提取图像特征预处理服务器分类器训练分类器测试移动端处理算法本章小结第五章实验部分服务器端分类器实验和在图像数据对比实验优化实验移动端模拟实现本章小结第六章总结展望研究工作总结研究工作展望致谢参考文献附录万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文第章绪论课题的研究背景与意义随着移动智能设备的飞。

10、为插值余项为插值类。在分析析上述理论的前提下，验证了的激活函数的插值能力。从插值的角度考虑，使用的激活函数类型包含函数径向基函数函数函数函数以及许多其他非正则函数。但是，对于隐含层节点的激活函数，要求必须其是无限的且容易进行微分的，例如，它可能不包括很多重要的激活函数如阈值函数。阈值函数网络在现实应用中是很常见的，尤其是在数字信号实现方面。然而，由于阈值函数并不是可微分的，在过去的二十年里，研究者们并没有找到有效的学习算法来研究阈值函数。有趣的是，从上述的通用逼近理论的角度，所有的有关插值理论都可以扩展到几乎任何的非线性分段连续函数中，包括阈值函数。因此，必然存在个有效直接的学校算法可以应用到那些不适合使用阈值理论处理的技术方面。极限学习机简述为了解决上述常用传统算法中存在的些。

11、工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印缩印或其它复制手段保存论文。保密论文在解密后遵守此规定论文作者签名日期年月日指导教师签名日期年月日万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要随着移动设备的普及，移动终端已经发展成为种具备高分辨率彩色显示等强大功能的图像和视频处理设备。移动视觉搜索是指结合移动端采集到的现实图像和的搜索技术来检测对象，最终在移动端显示出检索图像的相关资源。虽然围绕此技术出现了很多的研究探索，但是由于受环境条件限制，并没有得到广泛的应用。本文将应用到移动视觉搜索方向，并进行相关研究，从而分析移动视觉搜。

12、使用交叉验证标准，并将其应用到分类和回归中。在线极限学习机。随着样本数据规模的急剧扩大，中的矩阵计算对计算机的软硬件要求逐渐提高，计算越来越不适用于海量的数据。针对此问题，提出了在线学习算法。通过此算法，训练数据分批提交训练的，且每次训练过程中，无需对历史训练数据进行再次扫描计算。最后求得的在线极限学习机的解是结合所有样本数据上的次学习的结果不同于传统的神经网络理论和实现，在最近提出了个新的理论表明有随机产生的线性或者隐含层节点的可以作为个通用逼近器使用，并且理论的结果能胜过其他很多算法。但是当个新的节点添加进模型后，理论并没有重新计算现存的所有节点的输出权值。文献使用个凸优化方法重新计算了现有节点的网络输出权值，从而在同样保持相同的简单性基础上，能显著提高的聚合效率，从而加快的学习速度。。

参考资料：

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[2]立春优选PPT（20页含内容） 编号18060（第20页，发表于2022-06-24 19:25）

[3]立春优选PPT（20页含内容） 编号18060（第20页，发表于2022-06-24 19:25）

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[9]绘本故事《你很快就会长高》（优） 编号18060（第13页，发表于2022-06-24 19:25）

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[11]绘本故事《你很快就会长高》（优） 编号18060（第13页，发表于2022-06-24 19:24）

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[14]绘本故事《世界上最好的爸爸》（优） 编号18060（第13页，发表于2022-06-24 19:24）

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