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该文件包含基于狮群算法优化后的核极限学习机(KELM)分类算法的Matlab源代码。

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简介：
该资源提供了一种基于狮群算法优化改进的核极限学习机(KELM)分类算法，并附带了MATLAB源代码文件(.md格式)。 这种方法旨在提升分类模型的性能和准确性，通过对KELM算法进行狮群算法的优化，有望在复杂数据集中获得更优的预测结果。

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  • 【预测模型】利用改良的狮群算法优化核极限学习机(KELM)分类算法的Matlab代码.md
    优质
    本文档提供了一套基于改良狮群算法优化核极限学习机（KELM）分类器的MATLAB实现代码，适用于机器学习中的分类任务。 【预测模型】基于狮群算法改进核极限学习机(KELM)分类算法的Matlab源码。该文档介绍了如何利用狮群算法优化传统的核极限学习机以提升分类性能，并提供了相应的Matlab实现代码，供研究和应用参考。
     
  • 【KELM预测】利用粒子群优化的核极限学习机(KELM)分类算法 MATLAB代码.md
    优质
    本Markdown文档提供了一种基于粒子群优化（PSO）技术与核极限学习机（KELM）相结合的新型分类算法，旨在改进机器学习中的分类精度和效率。文中详细介绍了该算法的设计原理、实现步骤及MATLAB代码实例，为科研人员和工程师提供了实用的学习资源和技术支持。 好的，请提供您希望我重写的文字内容。
     
  • 【预测模型】利用麻雀算法优化核极限学习机(KELM)分类算法的MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种创新方法，结合麻雀搜索算法与核极限学习机（KELM）以增强分类准确性，并附带详细的MATLAB实现代码。 【预测模型】基于麻雀算法改进核极限学习机(KELM)分类算法 matlab源码
     
  • 【预测模型】利用麻雀算法优化核极限学习机(KELM)分类算法的Matlab代码.md
    优质
    本Markdown文档提供了一种创新方法，使用麻雀搜索算法优化核极限学习机（KELM）参数，增强其分类性能，并附有详细的MATLAB实现代码。 【预测模型】基于麻雀算法改进核极限学习机(KELM)分类算法 matlab源码 该文档介绍了如何利用麻雀搜索算法对核极限学习机（KELM）进行优化，并提供了相应的MATLAB实现代码，以提高分类任务的性能和效率。
     
  • 【DELM分类】利用狮群算法优化深度学习极限学习机进行数据分类（含MATLAB代码）.zip
    优质
    本资源提供基于狮群算法优化的深度学习极限学习机模型，用于高效的数据分类。包含详细的MATLAB实现代码及注释，适合研究与应用开发使用。 基于狮群算法改进深度学习极限学习机实现数据分类，并附有MATLAB代码。
     
  • 【预测模型】利用哈里斯鹰优化的核极限学习机(KELM)分类算法 MATLAB代码.md
    优质
    本Markdown文档提供了基于哈里斯鹰优化算法改进的核极限学习机(KELM)分类方法及其MATLAB实现代码，适用于机器学习领域的研究与应用。 【预测模型】基于哈里斯鹰算法改进核极限学习机(KELM)分类算法的Matlab源码文档介绍了如何利用先进的优化技术——哈里斯鹰优化（Harris Hawk Optimization, HHO）来改善传统的核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine, KELM）分类器。通过这种结合，模型能够更有效地解决复杂的数据分类问题，并且提供了相应的Matlab代码实现这一算法改进过程的详细步骤和参数设置方法。
     
  • 核极限学习机(KELM)算法及其源代码优化：基于极限学习机(ELM)的改进版本，已测试通过！
    优质
    本项目介绍并实现了核极限学习机（KELM）算法，它是极限学习机（ELM）的一种高效改进版。提供详细文档与优化后的源代码，经过充分验证。 核极限学习机通过引入核函数（可选择多种不同的核函数）来解决ELM求解问题，并且一旦参数选定后结果就会稳定下来，不再包含随机因素。以下是该版本的代码，在原有基础上进行了改进以便于理解，并经过测试确认其稳定性与可用性，适合用于探究和学习。 ```matlab function model = elm_kernel_train(TrainingData, C, Kernel_type, Kernel_para) % Usage: model = elm_kernel_train(TrainingData,C,Kernel_type, Kernel_para) % Input: % TrainingData - m*n 训练数据集，包含m个样本实例以及n-1个特征， % 第一列表示标签。 % % C - 正则化系数C（通常很小）。 % % Kernel_type 核函数类型 % ``` 注意：代码中的`Kernel_para`参数用于指定核函数的具体设置或参数。
     
  • 基于Matlab的PSO-HKELM分类预测：粒子群算法优化混合核极限学习机
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    本文提出了一种结合粒子群优化（PSO）与混合核函数的极限学习机（HKELM）的新方法，利用MATLAB实现，并应用于分类预测任务中。 PSO-HKELM分类预测采用Matlab编程实现粒子群算法（PSO）优化混合核极限学习机（HKELM），用于二分类及多分类模型的分类预测。程序可以生成分类效果图和混淆矩阵图，适用于多特征输入单输出的情况，并且代码注释详尽，方便用户直接替换数据使用。
     
  • 基于粒子群优化算法的极限学习机
    优质
    本研究提出了一种结合粒子群优化（PSO）与极限学习机（ELM）的方法，通过改进ELM的学习机制以提高模型在分类和回归问题上的泛化能力和训练效率。 提出了一种基于粒子群算法优化极限学习机的方法。通过使用粒子群算法来调整极限学习机的参数，并在Matlab平台上进行了仿真对比实验。
     
  • 基于GOOSE-KELM鹅算法优化的核极限学习机故障诊断及其优化前后的对比（含Matlab完整源码和数据）
    优质
    本研究提出了一种采用改进的KELM（核极限学习机）方法进行故障诊断，通过引入GOOSE-KELM优化算法提高模型性能，并详细比较了优化前后效果。提供完整的Matlab代码及测试数据集以供参考与验证。 1. 使用Matlab实现GOOSE-KELM鹅算法优化核极限学习机分类预测，并进行优化前后的对比（包含完整源码及数据）。 2. 输出对比图、混淆矩阵以及预测准确率，要求运行环境为Matlab 2023及以上版本。 3. 代码特点包括参数化编程设计，便于用户调整相关参数；同时注重程序结构的清晰性与注释说明的详细度。 4. 此项目适合计算机科学、电子信息工程及数学专业的大学生在课程设计、期末大作业或毕业设计时使用。 5. 创作者为机器学习领域的专家，在该领域有丰富的研究经验，专注于机器学习和深度学习中的时间序列分析、回归预测、分类识别等问题的程序开发与案例解析。自2015年起从事Matlab及Python算法仿真工作至今已有八年之久，可提供更多的仿真源码或数据集定制服务。