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基于MATLAB粒子群算法优化的ELM数据分类（含源码 3119期）.zip

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简介：
本资源提供了一种利用MATLAB实现的粒子群算法优化极端学习机(ELM)的数据分类方法，附带完整源代码，适用于深入研究与实践应用。 海神之光上传的代码全部可运行且亲测有效。 1. 代码压缩包包含主函数main.m及其他调用的m文件。 2. 所需版本为Matlab 2019b，若出现错误，请根据提示进行修改；如遇到问题无法解决，可以联系博主寻求帮助； 3. 运行操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置于当前工作目录下 - 步骤二：双击打开非main.m的其他m文件 - 步骤三：点击运行直至程序完成并输出结果 4. 如需进一步咨询或服务，包括但不限于以下内容： 1) 完整代码提供； 2) 学术论文复现； 3) MATLAB定制化程序开发； 4) 科研合作。 在智能优化算法领域，博主可以进行如下方向的合作与研究： - 遗传算法（GA）/蚁群算法（ACO）用于极限学习机（ELM）的优化 - 粒子群优化（PSO）/蛙跳算法(SFLA) 用于 ELM 的改进 - 灰狼优化(GWO)/狼群算法(WPA) 对于 ELM 的增强 - 鲸鱼优化 (WOA)/麻雀搜索算法(SSA) 在ELM上的应用 - 萤火虫算法(FA)/差分进化(DE) 用于提高ELM性能 - 其他智能方法对极限学习机的改进

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  • 基于MATLAB粒子群算法优化的ELM数据分类（含源码 3119期）.zip
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    本资源提供了一种利用MATLAB实现的粒子群算法优化极端学习机(ELM)的数据分类方法，附带完整源代码，适用于深入研究与实践应用。 海神之光上传的代码全部可运行且亲测有效。 1. 代码压缩包包含主函数main.m及其他调用的m文件。 2. 所需版本为Matlab 2019b，若出现错误，请根据提示进行修改；如遇到问题无法解决，可以联系博主寻求帮助； 3. 运行操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置于当前工作目录下 - 步骤二：双击打开非main.m的其他m文件 - 步骤三：点击运行直至程序完成并输出结果 4. 如需进一步咨询或服务，包括但不限于以下内容： 1) 完整代码提供； 2) 学术论文复现； 3) MATLAB定制化程序开发； 4) 科研合作。 在智能优化算法领域，博主可以进行如下方向的合作与研究： - 遗传算法（GA）/蚁群算法（ACO）用于极限学习机（ELM）的优化 - 粒子群优化（PSO）/蛙跳算法(SFLA) 用于 ELM 的改进 - 灰狼优化(GWO)/狼群算法(WPA) 对于 ELM 的增强 - 鲸鱼优化 (WOA)/麻雀搜索算法(SSA) 在ELM上的应用 - 萤火虫算法(FA)/差分进化(DE) 用于提高ELM性能 - 其他智能方法对极限学习机的改进
     
  • PSO-ELM: 粒子群优化的ELM分类算法_PSOELM_PSO-ELM方法
    优质
    PSO-ELM是一种结合了粒子群优化（PSO）与极限学习机（ELM）技术的高效分类算法，旨在提高ELM模型在模式识别任务中的准确性和泛化能力。 PSO-ELM结合了粒子群优化算法与极限学习机的优点，通过粒子群算法对极限学习机的参数进行优化，从而提高模型的学习效率和预测准确性。这种方法在处理复杂数据集时表现出色，并且计算成本较低。
     
  • 【病灶分类】基于粒子群算法的SVM优化【含Matlab源码 1520期】.zip
    优质
    本资源提供了一种利用粒子群算法优化支持向量机（SVM）参数的方法，专注于医学图像中病灶的有效分类。内附详细Matlab源代码供学习参考，适合科研和工程应用。下载后请查阅相关文档获取更多细节与使用说明。 0积分下载，代码运行的效果图包含在压缩包内。
     
  • 基于粒子群算法优化的PSO-ELM及ELM极限学习机粒子群优化
    优质
    本研究提出了一种新的机器学习方法——PSO-ELM，通过结合粒子群优化（PSO）和极限学习机（ELM），有效提升了模型的泛化能力和训练效率。 粒子群优化极限学习机的参数设置中，最佳粒子位置对应最优输入权值和隐层阈值。我自己已经运行过该程序，只需放上数据进行匹配即可使用。
     
  • 基于粒子群算法的ELM优化方法
    优质
    本研究提出了一种利用粒子群优化算法改进极限学习机(ELM)的方法，旨在提高模型在各种数据集上的泛化性能和训练效率。 PSO-ELM（粒子群算法优化极限学习机）是一种结合了粒子群优化算法与极限学习机的机器学习方法，用于提高模型的学习效率和性能。这种方法通过粒子群优化算法对极限学习机中的隐藏层权重及偏置进行优化调整，从而使得整个网络在训练过程中能够更快地收敛，并具有更好的泛化能力。
     
  • 基于粒子群优化的SVM分类预测（含MATLAB源码及数据）
    优质
    本作品介绍了一种利用粒子群优化算法对支持向量机进行参数优化的方法，并应用于分类预测中。文中提供了详细的MATLAB源码和实验数据，便于读者理解和实践。 PSO-SVM分类是一种基于粒子群优化算法来改进支持向量机的数据分类预测方法（使用Matlab编写完整源码及数据）。该程序适用于多输入、多分类场景，且自带的Excel格式数据可以直接替换以适应不同的需求，确保代码能够正常运行。此外，此程序具备详细的注释说明，并能生成分类效果图和混淆矩阵图等可视化结果。支持迭代优化过程中的图表展示功能。 注意：本项目需要在Matlab2018b或更高版本环境中运行。
     
  • MATLAB粒子群优化算法源码
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB实现的粒子群优化算法完整源代码，适用于初学者学习及科研人员应用。包含算法核心、参数调整示例和典型问题求解案例，有助于深入理解PSO原理及其在实际问题中的高效应用。 粒子群最优化算法的源代码包含matlab的m文件，可以直接引用。
     
  • 基于Matlab的粒子群优化算法（含十三种类型）
    优质
    本作品详细介绍了基于Matlab实现的粒子群优化算法，并展示了其在解决不同类型问题中的应用，包括但不限于函数优化、机器学习等领域。文中涵盖十三种不同类型的粒子群优化方法，为科研工作者和工程技术人员提供了一个全面的学习与实践平台。 本段落介绍了用MATLAB编写的十三种粒子群算法。