matlab。优化PSOELM算法源码，粒子群优化算法极限学习机

pso优化elman神经网络 使其精度更高

多类AdaBoost ELM及其在基于LBP的人脸识别中的应用

matlab源码

随机配置网络，ELM的升级版，无需人为确定隐含层节点数。

论文研究-基于SSA-ELM的大宗商品价格预测研究.pdf,  随着经济全球化的发展，国际期货市场中各大类大宗商品价格波动剧烈，而全球经济形势不明朗以及货币政策不确定使得大宗商品期货价格难以被准确预测.本文选取玉米，原油，黄金分别作为大宗商品农产品类、能源类、金属类的代表对象，基于奇异谱分析方法（singular spectrum analysis，SSA），对商品期货价格进行分解，结合Kmeans动态聚类技术将分解量聚合成不同特征的价格序列，再采用具有优良特性的极限学习机算法（extreme learning machine，ELM）对模型进行训练，得到大宗商品期货价格预测模型.实证结果表明，采用序列分解聚类策略能够显著提高模型预测精度，在价格未来的整体水平和变动方向上都能达到较好的预测效果.

瑕疵检测代码-matlab 基于ELM的裂缝检测 基于MATLAB的裂纹检测的MATLAB实现。 先决条件 在4GB GTX960M上训练15-16小时后获得了结果。 该代码已通过Matlab2016b进行了测试。 Crack.m：将原始图片确定为小块。 spare_elm_autoencoder.m：用于ELM的备用自动编码器。 数据集 方法 通过滑动窗和随机旋转将收集的混凝土裂缝图像进行分割和扩展 稀疏的自动编码特征提取网络可以快速学习裂缝的特征。 接下来，使用在线顺序极限学习机来识别裂纹缺陷的特征 结果

榆木分类器分类 ELM和FLN分类该代码在matlab中生成2个clands的rand数据并将其绘制并通过ELM，FLN分类器进行分类

ELM极限学习实现汽油辛烷值预测（MATLAB源码+数据+预测结果），代码亲测可用，可根据论文要求更换数据集，本文一共提供60组数，50组作为训练，10组作为测试，测试结果非常不错，若果有条件可以引入相关优化算法提高预测精度。

基于自动编码器的ELM的机器学习模型（经过充分训练，Matlab R2009a） 基于自动编码器的ELM的机器学习模型（经过充分训练，Matlab R2009a） 基于自动编码器的ELM的机器学习模型（经过充分训练，Matlab R2009a） 基于自动编码器的ELM的机器学习模型（经过充分训练，Matlab R2009a）