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GB-RVFL：随机神经网络与颗粒球计算的融合
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了GB-RVFL模型，利用颗粒球作为输入，提高了RVFL网络的扩展性和抗噪能力。结合图嵌入的GE-GB-RVFL模型保持了颗粒球的拓扑结构。实验结果显示，该模型在多个数据集上表现优于基线模型。
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关键要点
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本研究提出了颗粒球RVFL（GB-RVFL）模型。
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GB-RVFL模型通过使用颗粒球作为输入，提高了模型的可扩展性和抗噪能力。
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结合图嵌入的GE-GB-RVFL模型保持了颗粒球的拓扑结构。
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实验结果表明，GE-GB-RVFL模型在多个数据集上表现优于基线模型。
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