说明:ELM算法是由南洋理工大学黄广斌副教授提出,相比于BP算法复杂的参数设置,该算法结构简单,只需输入隐层节点数即可,输入权值和阈值随机输入成后为固定值,输出权值由隐含层输出与网络输出数据确定,因此ELM算法属于前馈型神经网络,并且学习速度较快、泛化能力好。
说明:非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。
说明:该代码是基于极值粒子群优化功能,可根据PSO算法的粒子群优化算法的MATLAB编程功能的基于极值原理,极端非线性函数的优化,并给出了分析结果,然后展开案例研究,增加适应性突变,惯性权重,从而提高了代码。操作与图像和PDF文件的结果。
说明:用matlab实现鲍威尔法(powell)求多维无约束函数极值点,修改目标函数和迭代精度就可以使用,根据机械工业出版社出版的哈尔滨工业大学的孙靖民主编《机械优化设计》上的框图编写而成,验证过可运行得到正确结果
说明:应用背景 虽然传统的基因选择方法已经能够取得很好的效果,选出的基因子集有利于后续样本分类,但是这些方法主要考虑数据方差和分布的相关性,从而选出的基因可解释性较差且冗余度较高。为了获得最小冗余可解释的基因子集,本文在充分考虑基因类别灵敏度 (Gene to class sensitivity,...