灰狼优化极限学习机模型使用灰狼优化算法寻找ELM最佳参数，从而提升预测的准确性和稳定性。
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为使配电网重构有功功率损耗最小,提出一种基于极限学习机的神经网络重构模型来反映配电网负荷模式与开关状态之间的非线性关系。将配电网负荷模式作为输入、网损最小时的开关状态作为输出,利用所提模型网络结构简单
针对极限学习机(ELM) 网络结构优化问题, 提出一种改进的灵敏度剪枝ELM(ImSAP-ELM). ImSAP-ELM 将??2 正则化因子引入SAP-ELM 中, 采用留一准则确定最优隐节点数.
深度极限学习机也叫多层极限学习机，ML-ELM。是黄广斌等人在极限学习机ELM基础上，将其拓展为深度学习的一种模式识别方法，原文文章：Representationallearningwithextre
极限学习机的MATLAB代码，包括分类和回归的，还有对比实验
极限学习机ELM的最简单实用代码。黄广斌2004年论文代码。
榆木Julia中的极限学习机是一种单隐藏层前馈网络(SLFN)的变体，由于它们的权重没有迭代调整，因此有很大的不同。这大大提高了神经网络的速度。根据ELM理论：隐藏节点/神经元参数不仅与训练数据无关，
极限学习机
用于“通用”单隐藏层前馈网络(SLFN)的极限学习机(ELM)是可以使用广泛类型的功能映射的统一学习平台。 从理论上讲,ELM可以近似任何目标连续函数并分类任何不相交的区域。 在实际应用中,许多实验结
针对目前车牌识别算法中存在的模型训练慢、字符识别准确率低等问题,研究了一种基于自适应差分进化极限学习机的车牌识别算法。综合利用边缘检测和颜色定位的优点来检测车牌区域,然后用改进后的垂直投影法对车牌区域
一种在线极限学习机的结构优化方法，王建功，潘杰，与其他的在线学习算法相比，在线极限学习机(OnlineSequentialExtremeLearningMachine，OS-ELM)是一种更快、更准确
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