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DE-ELM算法用于优化极限学习机程序代码。

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简介：
该程序已经完全可用，并内置了训练和测试数据集，每个独立的模块都经过精心设计，具有出色的可读性和高效的资源利用率。

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  • 基于差分进化的极限学习机程序代码优化(DE-ELM)
    优质
    本研究提出了一种基于差分进化算法优化的极限学习机模型（DE-ELM），旨在通过改进程序代码来提升机器学习任务中的分类与回归性能。 程序已准备好，并包含训练和测试数据集。每个模块都是独立编写的，具有良好的可读性和高利用率。
     
  • 极限学习机_GAELM_ELM优化_GAELM(elm优化)
    优质
    简介：极限学习机（ELM）是一种高效的单隐层前馈神经网络训练算法。GAELM是基于遗传算法对ELM进行参数优化的一种改进模型，有效提升了ELM的泛化能力和稳定性。 使用遗传算法（GA）优化极限学习机的参数，从而实现预测。
     
  • 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。
     
  • 基于粒子群优化的极限学习机(ELM)
    优质
    本研究提出了一种结合粒子群优化算法与极限学习机的方法，旨在提高机器学习模型的学习效率和分类准确性。通过PSO算法优化ELM中的隐藏层参数设置，实现了对复杂数据集的有效处理和高效训练，适用于各类模式识别任务。 粒子群优化（PSO）可以用于改进极限学习机（ELM），这种结合方法能够有效提升数据的回归和分类精度，比单独使用极限学习机具有更高的准确性。
     
  • 【ELM预测模型】利用海鸥算法优化极限学习机的MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供一种基于海鸥算法优化极限学习机（ELM）的预测模型——ELM预测模型。内含详细MATLAB实现代码，适用于机器学习和数据预测领域研究者。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真代码。
     
  • 【ELM预测模型】利用蚁群算法优化极限学习机的MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于蚁群算法优化极限学习机（ELM）的预测模型的MATLAB实现代码。通过结合这两种方法，有效提升了机器学习任务中的分类与回归性能。该代码便于用户理解和修改，适用于科研及工程应用中复杂数据集的处理需求。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多个领域的Matlab仿真代码。
     
  • 极限学习机（ELM）代码详解
    优质
    本书深入浅出地解析了极限学习机(ELM)的工作原理，并提供了详尽的代码示例，帮助读者掌握其应用实践。 ELM极限学习机是一种速度快且应用灵活的算法，在回归和分类问题中已得到广泛应用。
     
  • 极限学习机（ELM）
    优质
    极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种单层前馈神经网络的学习算法，它通过随机设定输入权重和偏置来加速机器学习过程，特别适用于大规模数据集处理。 极限学习机的MATLAB源码及几篇重要文献对学习人工智能的朋友很有价值。这些资源包括了MATLAB测试源代码和测试数据，非常适合用于分类和回归任务，并且运行速度非常快。我使用9030*1569的数据进行训练和测试，在短短12秒内就能得到结果。
     
  • 粒子群算法优化极限学习机PSO_ELM.zip_极限学习机优化_elm_PSO_ELM
    优质
    本资源提供一种基于粒子群优化的极限学习机（PSO-ELM）代码实现。通过改进的PSO算法，有效提升ELM模型性能与泛化能力，适用于机器学习领域研究和应用。 PSO粒子群算法优化极限学习机ELM参数，即PSO-ELM。
     
  • 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。