基于极值学习的MATLAB智能模式识别系统

资 源 简 介

本项目实现了一套完整的极值学习机（ELM）模式识别系统，支持自适应隐藏层构建、单隐层快速训练与高精度分类。适用于图像识别、故障检测等场景，提供简洁高效的MATLAB解决方案。

详 情 说 明

基于极值学习机（ELM）的高效模式识别系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的极值学习机（Extreme Learning Machine）模式识别系统。极值学习机作为一种单隐藏层前馈神经网络，以其极快的学习速度和良好的泛化性能在模式识别领域得到广泛应用。本系统通过自动网络构建、高效参数优化和多类别分类识别等核心模块，为用户提供了一套高效、易用的模式识别解决方案。

功能特性

• ELM网络自动构建模块：根据输入数据特征自动确定最优隐藏层神经元数量
• 单隐藏层前馈神经网络训练：采用随机权重初始化策略，极大提升训练效率
• 高效参数优化模块：支持正则化参数自动调优，确保模型最优性能
• 多类别分类识别模块：集成softmax输出层，实现高精度多类别模式识别
• 全面性能评估模块：提供准确率、召回率、F1-score等多维度评估指标
• 可视化分析模块：生成分类边界可视化图和训练过程曲线，便于结果分析

使用方法

数据准备

• 训练数据：n×d维特征矩阵（n个样本，d个特征），对应n×c维标签矩阵（c个类别）
• 测试数据：m×d维特征矩阵（m个测试样本）
• 支持标准数据集（Iris、MNIST等）或用户自定义数据集

参数配置

• 隐藏层神经元数量：可自动确定或手动指定
• 激活函数类型：支持sigmoid、relu等多种激活函数
• 正则化系数：可通过自动调优获得最优值

运行流程

1. 加载训练数据集和测试数据集
2. 配置ELM网络参数（或使用自动优化功能）
3. 执行模型训练，获得ELM模型参数
4. 对测试数据进行分类预测
5. 生成性能评估报告和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 具备基本的矩阵运算能力
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了本系统的所有核心功能，包括数据加载与预处理、ELM模型参数自动配置、网络训练过程执行、分类预测任务处理、结果性能评估与分析，以及最终的可视化图表生成。该文件通过模块化设计将各个功能组件有机整合，为用户提供一站式的模式识别解决方案，只需运行此文件即可完成从数据输入到结果输出的完整流程。