极限学习机ELM理论介绍

极限学习机用于乳腺癌诊断代码

堆叠核极限学习机用于高光谱图像分类

针对煤层自然发火的预测问题,以标志气体分析法为基础,提出了一种基于极限学习机的煤自然发火预报模型,该模型将直接构造出指标气体浓度与煤层是否自然发火之间的非线性映射关系,从而实现对煤层是否自然发火的识别

BP神经网络、ELM极限学习机、SVM支持向量机MATLAB代码，以及测试数据，用于回归预测

ODOC-ELM:基于最优决策输出补偿的极限学习机,用于对不平衡数据进行分类

集成极限学习机的基学习器扩展，王建功，刘博，集成极限学习机(E-ELM)由多个极限学习机(ELM)构成，它能有效地提高学习器的泛化性能。但用于集成的基学习器数量不易确定，过少则难以

针对基于传统神经网络的变压器故障识别诊断方法存在网络收敛慢、易陷入局部极小点和网络参数难确定的缺点,提出了一种基于极限学习机的电力变压器故障快速识别方法。该方法以变压器油中用于故障类型分析的5种主要溶

极限学习机（ELM）因其高效的训练方式被广泛应用于分类回归，然而不同的输入权值在很大程度上会影响其学习性能。为了进一步提高ELM的学习性能，针对ELM的输入权值进行了研究，充分利用图像局部感知的稀疏性

针对证券指数具有随机性、时变、波动性较大、非线性等特点,传统线性预测方法预测精度低等缺陷,提出了一种基于极限学习机的证券指数预测方法。极限学习机克服了BP神经网络的训练速度慢、过拟合、局部极值等缺陷,

极限学习机ELM不同于传统的神经网络学习算法（如BP算法），是一种高效的单隐层前馈神经网络（SLFNs）学习算法。将极限学习机引入到中文网页分类任务中。对中文网页进行预处理，提取其特性信息，从而形成网