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极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究

资 源 简 介

单隐含层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network,SLFN)以其良好的学习能力在许多领域中得到了广泛的应用。然而,传统的学习算法(如BP算法等)固有的一些缺点,成为制约其发展的主要瓶颈。因此,探索一种训练速度快、获得全局最优解,且具有良好的泛化性能的训练算法是提升前馈神经网络性能的主要目标,也是近年来的研究热点和难点。 请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

文 件 列 表

chapter30
elmpredict.m
elmtrain.m
iris_data.mat
main.m
spectra_data.mat
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