【预测模型】基于粒子群算法PSO优化极限学习机ELM实现数据预测matlab源码.zip

som matlab代码<<<<<<< HEAD 网络 SO-Net：用于点云分析的自组织网络。 CVPR 2018，美国盐湖城，李嘉欣，陈本铭，李国熙，新加坡国立大学 介绍 SO-Net是处理2D / 3D点云的深度网络体系结构。 它启用了各种应用程序，包括但不限于分类，形状检索，分割，重建。 可以找到SO-Net的arXiv版本。 @article{li2018sonet, title={SO-Net: Self-Organizing Network for Point Cloud Analysis}, author={Li, Jiaxin and Chen, Ben M and Lee, Gim Hee}, journal={arXiv preprint arXiv:1803.04249}, year={2018} } 受自组织网络（SOM）的启发，SO-Net对点云执行降维，并基于SOM节点提取特征，并在理论上保证了点序不变。 SO-Net显式建模点的空间分布，并提供对接收场重叠的精确控制。 该存储库发布了4个应用程序的代码： 分类-ModelNet 40/10，MNIST数据

是一种简单的程序 在黄广斌的基础上进行了修改，主要用于分类为题，可以显示最后的分类结果

内含近红外光谱数据，可进行归回和判别分析，数据采集规范有效，代码可顺利一键运行。欢迎下载，共同谈论交流

极限学习机ELM是一类Single-hidden Layer Feedforward Neural Network（SLFNs）算法，由Huang等基于 Moore-Penrose 广义逆的理论提出，主要针对SLFNs中存在的学习速率慢，迭代时间长，学习参数如学习步长、学习率需要人为提前设置等问题。与传统的神经网络学习算法相比，ELM只需要设置合适的隐层节点数，随机生成隐层所需所有参数，利用最小二乘法确定输出层权值。整个学习过程只需一步而无需多次更新隐层参数。正是因为ELM算法的快速学习能力以及较强的非线性逼近能力等特点，使得ELM在实际应用中受到了研究者们的青睐。 本代码给出了实现正则化极限学习机（RELM）、在线学习的极限学习机（OS-ELM）、带遗忘机制的在线学习极限学习机（FOS-ELM）使用python进行了实现，并基于一个简单的数据集对三种算法进行了比较，并比较了不同隐藏层节点对性能的影响。

matlab源码

极限学习机

elm网创始人黄广斌ppt报告，很不错的，希望有用

超限学习机（ELM）、在线顺序超限学习机（OS-ELM）MATLAB程序大全

matlab源码