matlab极限学习机代码

我们可以使用MATLAB平台来编写极限学习机(ELM)代码。ELM是一种神经网络结构，类似于BP神经网络，但有一些不同之处。首先，ELM的输入层到隐含层的权重可以随意指定，而BP神经网络需要在学习时进行调整。这使得ELM的运行速度更快。其次，ELM的隐含层到输出层的权重也不需要迭代调整，而是通过解方程组的方法求出权重。因此，ELM的代码相对较简单，并且适合初学者学习入门。

ELM代码的结构通常包括以下几个部分：
1. 数据集准备：首先，需要准备数据集。可以使用自带的数据集或者替换为自己的数据集。
2. 参数设置：设置ELM的参数，如隐含层节点数、激活函数等。
3. 随机初始化权重：随机初始化输入层到隐含层的权重矩阵和隐含层到输出层的权重矩阵。
4. 计算输出权重：通过解方程组的方法计算隐含层到输出层的权重矩阵。
5. 训练模型：使用训练数据集计算隐含层的输出，并使用输出权重矩阵进行预测。
6. 测试模型：使用测试数据集评估模型的性能。

以上是一个简单的ELM代码的基本结构，具体实现可以根据自己的需求进行修改和扩展。通过使用MATLAB平台和自带的数据集，我们可以完成多输入单输出的回归预测拟合和分类任务，同时也可以替换为其他数据集以实现不同的效果。ELM在这些任务上表现出良好的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [基于极限学习机的多输入单输出回归预测/分类任务实现——附Matlab代码](https://blog.csdn.net/widhdbjf/article/details/129845861)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [MATLAB机器学习系列-8 极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)原理及其代码实现](https://blog.csdn.net/kobeyu652453/article/details/109351763)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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