MATLAB实现基于最优极端学习的混合优化算法系统

资 源 简 介

本项目设计并实现了一种集成多种优化技术的自适应极端学习机（ELM）模型，通过MATLAB自动调整隐含层节点、激活函数等关键参数，显著提升机器学习性能与效率。系统适用于回归、分类等任务验证。

详 情 说 明

基于最优极端学习的混合优化算法实现与验证系统

项目介绍

本项目设计、实现并验证了一种结合最优参数搜索策略与极端学习机（ELM）的高效机器学习模型系统。该系统通过集成多种优化技术，自适应调整ELM的关键参数（如隐含层节点数、激活函数类型等），在保证模型学习性能的同时，显著提升了训练速度与泛化能力。系统支持对分类与回归任务进行自动化建模，并内置交叉验证与性能可视化模块。

功能特性

• 混合优化策略：集成多目标优化算法（如NSGA-II, MOPSO）与超参数自动调优方法（如贝叶斯优化, 网格搜索），实现对ELM模型参数的智能寻优。
• 多任务支持：可处理分类与回归两种主要的机器学习任务，自动适配并输出相应的性能评估指标。
• 自动化流程：从数据加载、参数优化、模型训练到性能评估与可视化，实现端到端的自动化建模流程。
• 全面评估与可视化：内置交叉验证机制，并提供模型性能指标报告、训练过程收敛曲线及参数搜索路径的可视化结果。
• 即用型接口：生成优化后的、可独立部署的预测函数接口，便于模型应用于新数据。

使用方法

1. 数据准备：将您的数据集准备为 .mat 或 .csv 格式，确保包含特征矩阵和对应的标签/响应变量。
2. 参数配置：在相应的配置文件或脚本中，设置实验参数，例如：

* 优化目标（例如，侧重精度或训练速度） * 交叉验证的折数 * 激活函数类型的候选集合（如Sigmoid, ReLU, Tanh）

1. 运行主程序：执行主程序文件以启动自动化建模流程。
2. 获取结果：运行完毕后，系统将输出：

* 优化后的ELM模型参数配置报告（.txt文件） * 测试集上的性能指标（如分类任务的准确率、F1-score，回归任务的RMSE、R²） * 可视化图表（.fig或.png格式），展示优化过程的收敛情况 * 可用于对新数据进行预测的模型函数文件（.m文件）

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：可能需要 Statistics and Machine Learning Toolbox, Optimization Toolbox（具体取决于所选用的优化算法）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程，其功能包括：初始化系统环境与参数配置、加载和预处理用户提供的数据集、调用混合优化算法模块以确定极端学习机的最佳超参数组合、利用最优参数训练最终的预测模型、对模型性能进行综合评估与统计，以及生成并保存所有规定的输出结果，包括模型报告、性能指标、可视化图表和可部署的预测接口。