根据提供的文件内容，以下是相关的知识点详细说明：
标题：“自适应差分进化极限学习机及其在水质评价中的应用”
知识点：
1. 极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）：这是一种较新的机器学习算法，主要用于分类或回归问题。极限学习机通过随机生成输入权重和隐藏层偏置来计算输出权重，这一过程可能导致非最优结果。
2. 差分进化（Differential Evolution, DE）：差分进化是一种高效的全局优化算法，广泛应用于多个领域，并取得了巨大的成功。差分进化通过模拟自然界中的生物进化过程，用以解决优化问题。
3. 自适应差分进化极限学习机（Self-adaptive Differential Evolution Extreme Learning Machine, SADE-ELM）：本文提出了一种新方法，将自适应差分进化算法与极限学习机相结合，命名为SADE-ELM算法。该算法旨在克服传统极限学习机存在的输入权重和隐藏层偏置随机生成导致的非最优解问题。
4. 水质评价：水质评价是环境监控的重要项目，它提供了关于水资源环境状况的信息，并为水资源的开发、利用和保护提供了理论支持。近年来，出现了多种水质评价方法，包括综合指数法、模糊综合评价法、灰色关联分析法、灰色聚类法、反向传播神经网络方法（BPNN）和支撑向量机方法（SVM）等。
5. 实验与应用：SADE-ELM算法被应用于水质评价中，用以解决影响因素与水质等级之间复杂的非线性关系问题。实验结果证实了SADE-ELM算法在分类准确性和计算时间方面的优势。
描述中未提及的知识点：
6. 环境污染：文章提到随着经济和技术的发展，环境受到了严重污染。在这样的背景下，水质评价尤其重要，因为它能及时发现环境问题，有助于制定相应的保护措施。
7. 全局优化算法：差分进化算法作为一种全局优化算法，其在解决多维、非线性、多峰等复杂优化问题上具有很大的优势。其基本思想是通过选择、交叉、变异等操作，在解空间中搜索全局最优解。
8. 机器学习算法在环境科学中的应用：机器学习算法如极限学习机和差分进化，可用于环境科学领域，通过数据挖掘、模式识别等手段，分析环境数据，提供决策支持。
9. 实际应用中的挑战：在实际的水质评价中，可能面临数据获取困难、评价指标体系不完善、多因素相互作用复杂等问题，SADE-ELM算法的研究和应用有助于提高评价的准确性和效率。
10. 支持向量机（SVM）：作为一种常用的机器学习方法，SVM在处理分类和回归问题时表现出色。它通过寻找最优的超平面来实现分类，具有较好的泛化能力。文章提到了SVM在水质评价中的应用，以突出SADE-ELM算法在解决类似问题时的优势。
综合以上知识点，可以得出SADE-ELM算法在水质评价领域中的潜在价值，以及它对现有机器学习方法的改进，尤其是在处理复杂非线性问题和优化计算效率方面的优势。
