基于ELM理论的MATLAB极限学习机教学系统开发

资 源 简 介

本项目为机器学习初学者提供MATLAB实现的极限学习机教学编程系统，涵盖黄广燕ELM理论讲解、单隐层前馈网络构建与可视化训练过程。通过逐层演示权重初始化到模型实现，帮助用户直观掌握ELM核心原理与实践方法。

详 情 说 明

基于黄广斌ELM理论的Matlab极限学习机编程实践与可视化教学系统

项目介绍

本项目是一个专为机器学习初学者设计的ELM（极限学习机）教学编程系统，基于黄广斌教授提出的ELM理论构建。系统通过循序渐进的方式，从基础理论到完整实现，全面展示了单隐层前馈神经网络的核心原理。每个模块都配备详细注释和可视化展示，帮助用户深入理解ELM的工作原理和Matlab编程技巧。

功能特性

• 完整教学流程：涵盖从数据预处理到模型评估的完整机器学习流程
• 核心算法实现：包含随机权重初始化、Moore-Penrose广义逆矩阵计算、正则化参数优化等关键技术
• 丰富可视化：提供分类决策边界、学习曲线、性能对比等多维度可视化分析
• 参数可配置：支持隐层节点数量、正则化系数、激活函数类型等参数灵活调整
• 性能分析：自动生成不同参数设置下的模型性能对比报表

使用方法

数据准备

1. 准备训练数据集：n×m维特征矩阵（n为样本数，m为特征数）
2. 准备训练标签集：n×c维标签矩阵（c为分类类别数）
3. 准备测试数据集：k×m维特征矩阵（k为测试样本数）

参数设置

根据需要配置以下网络参数：

• 隐层节点数量
• 正则化系数
• 激活函数类型（sigmoid、tanh、relu等）

运行系统

执行主程序即可开始ELM模型的训练和测试，系统将自动生成：

• 网络权重矩阵和训练准确率
• 预测标签矩阵和测试准确率
• 分类决策边界可视化图
• 训练误差变化曲线
• 参数性能对比报表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上

文件说明

主程序文件整合了ELM模型的核心功能实现，包括数据加载与预处理模块、网络参数初始化组件、隐层特征映射计算单元、输出权重解析器、模型训练与预测引擎，以及多维度结果可视化系统。该文件通过模块化设计实现了完整的ELM算法流程，并提供交互式参数配置界面，支持用户实时调整网络结构参数并立即观察性能变化。