《表1 基于MLP、ELM、BP的分类结果》

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《基于ICEEMDAN-MLP的肺音信号识别研究》

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为了进一步分析MLP的识别能力，随机采样了10组样本数据，同时使用ELM[15]和BP网络[1，16]进行对比。表1给出了10次分类的精准率和计算时间。如表1所示，MLP具有较高的分类精准率，ELM次之，BP网络的分类精准率最差。在计算机性能相同时，BP神经网络由于要反复迭代需要较长的时间。ELM在训练时由于连接权值w和隐含层阈值b是随机选择的[15]，因此预测时间次之。MLP在3种方案中具有较快的匹配速度和较高精准率。