说明：极限学习机（extreme learning machine）ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节...

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说明：数学建模算法整理

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说明：神经网络bp网络的具体算法，以及实现，较为详细的阐述bp算法的原理

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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：2017年研究生数学建模竞赛C题参考资料【大合集】

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)

说明：基于遗传算法优化BP神经网络的收发两端频谱环境不一致情况下变换域通信系统的误码率仿真，仿真了不同学习率下网络收敛的速度以及误差，与自适应算法对比可以很好的提高误码性能。

说明： 请用多层感知器（MLP）神经网络误差反向传播（BP）算法实现异或问题，并画出学习曲线。其中，非线性函数采用S型Logistic函数。

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说明：matlab智能算法43个案例分析,含BP、SOM、Kohonen、Hopfield、小波神经网络、SVM、遗传算法、粒子群算法等