这是关于ELM算法的一篇论文。。ELM近年来越来越受大家的关注。有兴趣的可以看看。
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- 极限学习机（ELM）从原理到程序实现（附完整代码）
摘要：极限学习机（ELM）是当前一类非常热门的机器学习算法，被用来训练单隐层前馈神经网络（SLFN）。本篇博文尽量通俗易懂地对极限学习机的原理进行详细介绍，之后分析如何用MATLAB实现该算法并对代码进行解释。...
- Matlab神经网络的ELM算法-神经网络的ELM算法.rar
Matlab神经网络的ELM算法-神经网络的ELM算法.rar 神经网络的ELM算法
- ELM（extreme learning machine）
1、ELM理论 个人理解，ELM就是单隐层的前馈人工神经网。但是与传统的BP算法的区别之处在于其不需要反向迭代的调整隐层的权值。具体说来就是：在单隐层的前馈神经网络中，对于输入的特征向量，输入层到隐层的权值...
- ELM算法
1. ELM算法思想 前馈神经网络的学习速度一般比较慢，这是近几十年来应用神经网络的一个主要瓶颈问题。其背后的两个关键原因可能是：(1) 基于梯度下降的优化神经网络；(2)对网络的所有参数进行迭代调整。极限学习机...
- elm算法matlab代码
elm算法matlab代码 内附详细使用方法 亲测可用
- 极限学习机（ELM） 算法及MATLAB程序实现
极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。 ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更...
- 简单易学的机器学习算法——极限学习机(ELM)
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- ELM算法matlab
其中包括完整的elm算法的程序，直接调用即可
- ELM的算法及伪代码
一、ELM算法及其数学模型（也称极限学习机） 目的：高效的特征提取+高准确率分类器设计；监督型学习算法 （一）背景 神经网络一直是模式识别、系统辨识的重要工具。传统的前馈神经网络有：BP、RBF等。 （1） ...
- 基于AdaBoost-PSO-ELM算法的滑坡位移预测研究
该方法首先利用粒子群优化算法得出ELM模型的最佳输入参数，再通过自适应提升算法将得到的多个极限学习机弱预测器组成新的强预测器并进行预测，最后以某矿山排土场采集的数据为算例，结果表明改进的组合方法的预测...
- 用ELM算法对遥感图像进行分类
总体思路是：①在图片中选出训练集与测试集，训练出ELM模型，通过精度评价不断调整参数；②把全部图像加载到模型中，得到分类输出Y；③把Y还原成图像，与原图进行对比。 一、 获得训练集与测试集 ①在ENVI/ROI中选出...
- 基于麻雀搜索算法的极限学习机(ELM)分类算法-附代码
基于麻雀搜索算法的极限学习机(ELM)分类算法 文章目录基于麻雀搜索算法的极限学习机(ELM)分类算法1.极限学习机原理概述2.ELM学习算法3.分类问题4.基于麻雀搜索算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：...
- ELM python实现
极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM，是2006年由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。最大的特点是输入权值和隐含节点的偏置都是在给定范围内随机生成的，被证实学习效率高且泛化能力强。训练时的主要...
- ELM极限学习机算法
ELM(extreme learning machine)极限学习机算法在2004年由南洋理工的Guang-bin Huang提出，经过进来的发展已经呈现出很好的性能，现在我把算法原作者的部分代码贴出来，附上自己的一点解析。关于算法的推导和应用，...
- 极限学习机（ELM）算法原理及C++代码实现
从事机器学习研究两年多了，第一个用的算法就是极限学习机，CSDN算是我的领路人，在此感谢一下CSDN上分享...算法介绍 极限学习机是一种单隐含层的前馈神经网络，其效率高，正确率高，泛化性能强，从初学该算法至今...
- 差分进化算法优化极限学习机程序代码(DE-ELM)
程序可用，自带训练和测试数据集，每个模块是单独编，可读性强，利用率高。
- 基于ELM时间序列预测算法.zip
利用极限核学习机预测，有数据，可以直接运行，在此基础上根据自己的数据直接修改，拟合效果好，可以在此基础上进行进一步粒子群优化，提高模型的适应度值
- ELM算法选隐节点
极端学习机中选择隐节点的方法,先通过指数法增长,确定隐节点数的范围.再用区间折半搜索法确定最优隐节点个数.
- ELM算法能做多分类吗？谁有ELM做多分类的matlab程序～
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- elm分类器功能_基于ELM的图像分类算法研究
基于ELM的图像分类算法研究摘要：近年来,机器人科技应用越来越广泛,其核心原理就是利用计算器对外界传感器得到的图像进行内容分析。在获得相应的信息后,对数字化后的有用信息进行处理。根据处理结果,作出决策,让后续...
- 极限学习机ELM原理的简介
在2004年由南洋理工大学的黄广斌提出，并发表于当年的IEEE国际交互会议（IEEE International Joint Conference）中，目的是为了对反向传播算法（Backward Propagation, BP）进行改进以提升学习效率，并简化学习参数...
- 样本分类:ELM算法+软最大化算法+模糊积分算法
非平衡数据集—->转化成平衡数据集—->ELM构造分类器—–>软最大化—–>模糊积分 注意:ELM构造分类器得到的结果并不在(0,1)区间,通过软最大化将分类结果整合到(0,1)区间,通过模糊积分判别样本的结果. 具体实现步骤...
- ELM算法的图像分割
本资源是结合ELM技术的图像分割的matlab源代码。
- 基于麻雀搜索算法的极限学习机(ELM)回归预测 -附代码
基于麻雀搜索算法的极限学习机(ELM)回归预测 摘要：本文利用麻雀搜索算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测 1.极限学习机原理概述 典型的单隐含层前馈神经网络结构如图1 所示，由输入层、隐含层和输出层组成，输...
- 基于极限学习机(ELM)的遗传算法(GA)优化：附Python完整代码【保姆教学超详细】
ELM和GA两模型的介绍如下： 极限学习机（Extreme LearningMachine,ELM）或“超限学习机”是一类基于前馈神经网络（Feedforward Neuron Network,FNN）构建的机器学习系统或方法，适用于监督学习和非监督学习问题 。 ...
- GA-ELM(matlab源码)
遗传算法优化的ELM matlab源码 （亲测亲写）
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量子遗传算法优化ELM matlab源码
- 机器学习算法(分类算法）—极限学习机(ELM)
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科研伦理与学术规范 期末考试2 （40题）