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		题名	作者	年代	出处	被引量
	1	基于正则极限学习机的烟草病毒病预测显示文摘为了对烟草病毒病的病情指数进行建模研究,采用了一种正则极限学习机算法:通过引入惩罚因子来权衡结构风险与经验风险的大小,进一步增强网络的泛化性.针对烟草病毒病的众多影响因素,采用灰色关联度算法选取主要影响因子.使用某地1984-1995年病情资料、相关虫情和气象资料,经过数据挖掘、建模仿真,将正则极限学习机应用于烟草病毒病预测中,效果较好,对烟草病毒病的防治具有指导意义.	王杰毕浩洋	2013	郑州大学学报(理学版)2013，45，4：	1

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