麻雀算法(SSA)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测，多特征输入模型，SSA-HKELM分类预测。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果

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论文资源，粒子群优化神经网络的预测模型。

摘要：内核极限学习机（KELM）通过将低维空间中的线性不可分离数据转换为线性可分离的数据，从而增强了ExtremeLearning Machine（ELM）的鲁棒性。 然而，ELM的内部功率参数是随机初始化的，导致算法不稳定。本文采用主动算子粒子游动优化算法（APSO）来获得KELM的最优初始参数集，从而创建了一个最优的KELM分类器名为APSO-KELM。 在标准遗传数据集上进行的实验表明，与现有的ELM，KELM相比，APSO-KELM具有更高的分类准确性，并且这些算法将PSO / APSO与ELM / KELM相结合，例如PSO-KELM，APSO-ELM，PSO-ELM等。 ， APSO-KELM具有良好的稳定性和收敛性，被证明是一种可靠有效的分类算法。

elm 和 KernelＥｌｍ的ｍａｔｌａｂ代码。 详情见ｇｉｔｅｅ项目地址： https://gitee.com/wllw7176/ELM-matlab 获取方法：: git clone https://gitee.com/wllw7176/ELM-matlab.git

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