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极限学习机算法源程序
极限学习机算法源程序
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matlab
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ELM的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测，用于极限学习机的算法实现，帮助大家更好地学习和使用极限学习机。
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极限学习机程序
浏览：61
matlab程序开发的一种由黄广斌教授提出的极限学习机
极限学习机源代码
浏览：154
极限学习机源代码，ELM源代码，没有删除更改。很好用的学习机。
极限学习机（ELM） 算法及MATLAB程序实现
浏览：194
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快。
在线序列阶极限学习机源代码-SinActFun.m
浏览：79
在线序列阶极限学习机源代码-SinActFun.m 用于分类和回归，主要调的参数为N0这一个，他大概为你训练数据的2/3那么多你出来的结果才是差不多的
极限学习机算法
浏览：141
极限学习机算法 是一种前馈式神经网络算法，相比于BP神经网络，其随机初始化输入项的权值，训练速度快，预测精度较高。
极限学习机工具箱：Matlab 中用于回归和分类极限学习机的工具箱。-matlab开发
浏览：85
该工具箱使用简单的界面实现了用于回归和分类的极限学习机 (ELM)。 只需一行代码，就可以训练 ELM 模型。 另一行用于在新数据上测试模型。 此实现还包括添加来自 RVFL 的功能链接的选项，这会在输入和输出之间创建额外的连接。
极限学习机ELM的最简单实用代码
浏览：105
3星 · 编辑精心推荐
极限学习机ELM的最简单实用代码。黄广斌2004年论文代码。
超限学习机—逻辑回归Python代码
浏览：36
超限学习机ELM的逻辑回归二分类Python代码，需要训练样本和测试样本，带有正则化系数，提高泛化能力，能有效解决欠拟合和过拟合问题。参考来源：http://blog.csdn.net/Mosout/article/details/53997040
极限学习机程序+数据
浏览：118
5星 · 资源好评率100%
极限学习机完整算法在matlab中的实现，内含数据集。。
极限学习机 代码
浏览：85
极限学习机是机器学习中一种必不可少的方法，是一种基础方法，我们只要学习机器学习，都必须要理解其内容，而这个文档用一个实例揭示了极限学习机的内涵。
极限学习机算法程序
浏览：37
极限学习机在MATLAB里面的的算法程序，神经网络的一种，
极限学习机算法源代码.rar
浏览：12
极限学习机（ELM）源代码，适用于分类和回归
基于matlab的极限学习机算法模型
浏览：130
极限学习机 ELM 是一种新型的单隐层前馈神经网络，与传统的前馈神经网络相比，ELM 泛化性高，学习速度快，能够以更加动态和准确的方式计算，由于极限学习机会随机产生权值和阈值且无需调整，所以只需确定隐含层节点数和激活函数即可求解逆矩阵获取唯一最优解。文件适用于基础算法的搭建与学习。欢迎大家下载，共同交流学习。
pso-elm（粒子群算法优化极限学习机）
浏览：111
pso-elm（粒子群算法优化极限学习机）
极限学习机matlab源代码
浏览：201
4星 · 用户满意度95%
极限学习机matlab源代码，可以直接运行，可解决回归和分类问题，且是多分类问题
极限学习机matlab程序
浏览：111
极限学习机matlab程序。程序里包括样本训练、测试、精度、隐层神经元个数、激活函数选取。
极限学习机的代码
浏览：100
5星 · 资源好评率100%
这是一个机器学习新算法-极限学习机的代码，里面有几个小例子，由南洋理工大学黄广斌教授边写
粒子群优化的极限学习机matlab源代码
浏览：76
4星 · 用户满意度95%
PSO-ELM粒子群优化的极限学习机，通过调节参数拟合效果很好，便于大家使用，为学者和科研人员提供基础和思路
极端学习机的c++代码
浏览：164
本程序是极端学习机的c++代码，利用了opencv，保证能够运行。
极限学习机
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由于极限学习的故障诊断，可计算诊断时间，正确率等。
神经网络对汽油辛烷值进行预测
浏览：95
网络上的神经网络对汽油辛烷值进行预测，个人进行了总结与修改并在Matlab上测试，通过训练spectra_data数据，然后测试，生成实际值与预测值对比，精确度较高，代码简单，适合初学者学习。
极限学习机工具箱
浏览：60
极限学习机的训练和测试，可用于模式识别，定量分析等计算。
ELM极限学习机
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5星 · 资源好评率100%
有几篇介绍ELM算法的论文，均为算法的基础部分分析，通过论文可以把握算法的精髓
KELM.zip_KELM_kELM算法 极限学习机_核 极限学习机_核极限学习机
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5星 · 资源好评率100%
可用作数据的拟合和分类。核极限学习机采用了核函数，将数据投射到高维空间分类
极限学习机改进算法
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4星 · 用户满意度95%
用于预测和分类的极限学习机改进算法
一种黄金分割优化的极限学习机算法
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一种黄金分割优化的极限学习机算法
脑网络启发算法：预训练的极限学习机
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极限学习机（ELM）是一种有前途的学习方法，用于训练“通用”单隐藏层前馈神经网络（SLFNs），近来其快速的学习速度，良好的泛化能力和易实现性引起了人们的极大兴趣。但是，由于其手动选择的网络参数（例如，输入权重和隐藏的偏差），ELM的性能可能会容易下降。 在本文中，我们针对分类问题提出了一种新颖的预先训练的极限学习机（简称P-ELM）..在P-ELM中，优越的网络参数由基于ELM的自动编码器（EL
增量式极限学习机算法
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该资源是增量式极限学习机MATLAB实现方式。包含6个子文件。
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ELM.rar
（5个子文件）
ELM
iris_data.mat
1KB
main.m
4KB
elmpredict.m
1KB
elmtrain.m
2KB
spectra_data.mat
167KB
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