说明：黄广斌官网下载多输出回归问题的程序，可做参考

黄广斌 多输出回归 ELM

说明：极限学习机源代码 黄广斌 南洋理工大学循序渐进，让新手学会如何matlab编程

黄广斌 ELM ELM代码 elm-黄 极限学习机ELM

说明：极限学习机是由黄广斌在2005年作为一种新的单隐层前馈神经网络提出的，具有与神经网络（NN）相同的全局逼近性质，且其参数学习无需迭代，速度明显快于现有的神经网络。目前在岩性识别、LF终点温度软测量、穿孔机导盘转速测量、软测量建模、图像识别等方面有所应用，但将其用于图像分割中的应用还较少。

极限学习机 神经网络 NN

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...

matlab 极限 学习机

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F题相关资源

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)