基于极限学习机算法的图书馆读者借阅行为分析

摘要：

极限学习机算法适应新鲜样本能力强、学习速率快,为此提出基于极限学习机算法分析图书馆读者借阅行为.但是极限学习机算法输入权重与隐层阈值随机确定,行为分析结果随机性强、可靠程度低,所以采用高适应度值遗传算法确定极限学习机算法的输入权值与阈值.高适应度值遗传算法选择算子复制两份适应度值最优个体、复制一份适应度值较优个体作为遗传种群;交叉算子选取2个适应度值最优新个体开始变异操作;确定算法最优输入权值与阈值后,提取读者借阅行为特征作为训练样本,构建图书馆读者借阅行为分析模型,测试样本代入模型得到读者借阅行为分析结果.经测试,所提方法能准确分析出高校学生频繁借阅、少量借阅等图书借阅行为.

关键词：极限学习机、图书馆、输入权重、高适应度值、遗传种群、借阅行为分析

所属期刊栏目：43

分类号：TN911.1-34;TP391

资助基金：社区图书馆的现状分析及发展对策探析—以廊坊市社区图书馆为例2015090

在线出版日期：2020-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：121-124