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单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用，但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要，成为制约其发展的主要瓶颈。产生这种情况的两个主要原因是：(1)传统的误差反向传播方法(back propagation，BP)主要基于梯度下降的思想，需要多次迭代;(2)网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定。因此算法的计算量和搜索空间很大。针对以上问题，借鉴ELM的一次学习思想并基于结构风险最小化理论提出一种快速学习方法(RELM)，避免了多次迭代和局部最小值，具有良好的泛化性、鲁棒性与可控性。实验表明RELM综合性能优于ELM、BP和SVM。
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