说明：通过将极限学习机（ELM）和稀疏表示（SRC）结合到统一框架中，所提出的混合分类器不仅具有快速测试（ELM的优点）的优点，而且显示出显着的分类精度（SRC的优点）。测试它的AR面部识别，它达到95％的高精度，比ELM（91％）和SRC（93.5％）更好。ELM和SRC之间的桥梁是ELM错误分类度量和...

说明：基于MATLAB的极端学习机（带示例）用于回归和二进制分类问题。Fast OOP MATLAB® implementation of Extreme Learning Machines (ELM) for both regression and binary classification probl...

说明：这是一份能够运行得通的代码，请放心下载，极限学习机与其他算法比较。

ELM BP RBF PNN GRNN 神经网络 ELM算法 BP算法 RBF算法 PNN算法 GRNN算法

说明：蝙蝠算法优化ELM,是一种比较新的优化算法，能够运行得通的代码，请放心下载，极限学习机代码。

BA_EM ELM 蝙蝠算法优化

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：偏最小二乘法-人工神经网络-支持向量机-极限学习机

光谱数据 PEW

说明：本代码是由极限学习机创始人黄广兵教授提供的原始代码，除了算法代码本身，还有两个数据集，分别是训练数据集和测试数据集，希望能帮助到大家

说明：神经网络入门13课源码 第一课 MATLAB入门基础 第二课 MATLAB进阶与提高 第三课 BP神经网络 第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络 第五课 竞争神经网络与SOM神经网络 第六课 支持向量机( Support Vector ...

优化elm ELM-PSO SVM 模拟退火算法 ELM

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,...

matlab