说明：一种神经网络算法：极限学习机（ELM)，包括分类和回归，仿真验证无误，适合初学者练习。

ELM-分类 elm回归 ELM神经网络 ELM machine-learning

说明：极限学习机（ELM）的MATLAB完整实现程序，有完整注释并已测试通过，资源中包含了测试脚本和数据集，算法的原理和实现。

极限学习机 ELM

说明：ELM和ELM_2是现在流行的超强学习机（也叫极限学习机）源码 EELM是有效ELM的源码 （EELM发表于neuralcomputing ,作者：yuguangwang) YELM是一种改进的ELM的源码（已发表，作者：yuboyuan) 这个程序是三者的方法比对。 相关理论，可以用作者找文章...

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说明：内含两个数据集---iris_data和classsim，分别为艾瑞斯花和红酒的分类训练数据。分别用这两个数据集对极限学习机（ELM）进行训练，并测试ELM的分类效果。

ELM分类· iris ELM分类 ELM数据集红酒 极限学习机---数据分类

说明：ELM是基于深度学习的分类器，运算速度快。 在B_data.m里导入待分类矩阵B.mat（1-n列为特征值，n列为标签）；运行B_data.m；再打开fuzzyEn_main.m并运行即可。

elm-分类器 深度学习分类 深度特征

说明：用免疫算法优化ELM的输入层到隐藏层的权值与阈值参数，以此来提高ELM的预测精度。

优化-ELM 预测 ELM-优化 ELM ELM-预测

说明：elm极限学习机预测风速 预测精度高能够形成完成的预测风速 。

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说明：很好的介绍极限学习机含代码（ELM）。

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说明：给出了一种极限学习机（elm)算法，并用汽油近红外光谱辛烷值数据集对ELM网络进行训练，最后用ELM对汽油辛烷值进行预测，并对预测结果进行评价。文件内含ELM工具箱，可直接在MATLAB运行。

辛烷值预测 辛烷值 近红外 极限学习机 数据预测

说明：预测分类，很赞 ELM在研究中被视为一类特殊的FNN，或对FNN及其反向传播算法的改进，其特点是隐含层节点的权重为随机或人为给定的，且不需要更新，学习过程仅计算输出权重 [2]。 传统的ELM具有单隐含层，在与其它浅层学习系统，例如单层感知机（single layer perceptron）和支持向...

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