MATLAB实现极限学习机：快速回归与分类对比研究 - CSDN文库

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9 浏览量更新于2024-08-03 收藏 137KB DOC 举报

"本文档是关于使用MATLAB实现极限学习机(ELM)的回归拟合和分类的案例研究，对比了ELM与其他传统算法的性能。文档首先介绍了SLFN（单隐含层前馈神经网络）及其在各种领域的广泛应用，然后指出了传统学习算法如BP算法的局限性，如训练速度慢、易陷入局部极小点和对学习率敏感等问题。接着，文章引出了ELM算法，这是一种快速训练、能获取全局最优解且泛化性能优秀的SLFN训练方法，它通过随机初始化权重和阈值，无需训练过程中的调整。在ELM算法的基础上，文档提供了两个应用示例：一个是基于近红外光谱数据预测汽油辛烷值的回归问题，另一个是鸢尾花种类识别的分类问题。这两个例子都对比了ELM与其他传统前馈网络（如BP、RBF、GRNN、PNN等）的性能和运行速度，以评估ELM的优势。在MATLAB代码部分，作者展示了如何构建和运行ELM的回归拟合程序，用于处理近红外光谱数据。代码首先清空工作区，加载光谱数据，然后随机选取训练集和测试集。ELM模型被用于训练这些数据，预测汽油辛烷值，并与传统算法的结果进行比较。通过这样的对比实验，文档旨在揭示ELM在实际问题中的高效性和准确性，同时也探讨了隐含层神经元数量对模型性能的影响。这为读者提供了一个深入理解ELM算法及其在实际应用中效果的实例，对于学习和研究机器学习算法，尤其是神经网络的优化训练策略具有很高的参考价值。"

极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究

1、案例背景

单隐含层前馈神经网络（Single-hidden Layer Feedforward Neural Network，SLFN）以其良

好的学习能力在许多领域中得到了广泛的应用。然而，传统的学习算法（如 BP 算法等）固

有的一些缺点，成为制约其发展的主要瓶颈。前馈神经网络大多采用梯度下降方法，该方法

主要存在以下几个方面的缺点和不足：

（1）训练速度慢。由于梯度下降法需要多次迭代，从而达到修正权值和阈值的目的，因此

训练过程耗时较长；

（2）容易陷入局部极小点，无法达到全局最小；

（3）学习率的选择敏感。学习率对神经网络的性能影响较大，必须选择合适的，才能获

得较为理想的网络。若太小，则算法收敛速度很慢，训练过程耗时较长；反之，若太大，

则训练过程可能不稳定（收敛）。

因此，探索一种训练速度快、获得全局最优解，且具有良好的泛化性能的训练算法是提升前

馈神经网络性能的主要目标，也是近年来的研究热点和难点。

本章将介绍一个针对 SLFN 的新算法——极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM），

该算法随机产生输入层与隐含层间的连接权值及隐含层神经元的阈值，且在训练过程中无需

调整，只需要设置隐含层神经元的个数，便可以获得唯一的最优解。与传统的训练方法相比，

该方法具有学习速度快、泛化性能好等优点。

同时，在介绍 ELM 算法的基础上，本章以实例的形式将该算法分别应用于回归拟合（第 25

章——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测）和分类（第 26 章——鸢尾花种类识别）中。

为了评价 ELM 的性能，试分别将 ELM 应用于基于近红外光谱的汽油辛烷值测定和鸢尾花种

类识别两个问题中，并将其结果与传统前馈网络（BP、RBF、GRNN、PNN 等）的性能和运

行速度进行比较，并探讨隐含层神经元个数对 ELM 性能的影响。

3、主程序：

%% Part1:ELM 的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测

clear all

clc

%% 训练集/测试集产生

load spectra_data.mat

% 随机产生训练集和测试集

temp = randperm(size(NIR,1));

% 训练集——50 个样本

P_train = NIR(temp(1:50),:)';

T_train = octane(temp(1:50),:)';

% 测试集——10 个样本

P_test = NIR(temp(51:end),:)';

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