基于极限学习机的单隐层神经网络快速建模系统 - MATLAB实现

资 源 简 介

本项目采用极限学习机（ELM）方法，在MATLAB中实现单隐层神经网络的快速建模与预测。通过随机初始化权重和偏置，直接计算输出权重，无需迭代训练，实现对分类和回归任务的高效处理。系统具有训练速度快、实现简便的特点。

详 情 说 明

基于极限学习机的单隐层神经网络快速建模与预测系统

项目介绍

本项目基于极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的理论框架，实现了一种高效的单隐层神经网络建模与预测方法。ELM的核心优势在于其无需传统反向传播算法中迭代调整输入层与隐层之间权重和偏置的过程。该方法通过随机初始化隐层参数，并直接通过求解线性方程组的最小二乘解来计算输出权重，从而实现了对数据的快速训练。系统适用于分类（如模式识别）和回归（如函数逼近）任务。

功能特性

• 高效训练：利用ELM算法，免去了迭代过程，训练速度显著快于传统神经网络。
• 灵活配置：支持用户自定义隐层节点数量，以适应不同复杂度的任务。
• 多种激活函数：提供Sigmoid、ReLU等多种激活函数选项，用户可根据数据特性选择。
• 自动评估：根据任务类型（分类或回归）自动选择合适的性能评估指标（如准确率、均方误差MSE）。
• 核心求解：内部使用稳定的矩阵伪逆（Moore-Penrose广义逆）求解输出权重，确保解的可靠性。

使用方法

1. 准备数据：

* 训练数据：准备好样本特征矩阵（大小为 m×n，m为样本数，n为特征维数）和对应的标签向量。对于分类任务，标签为类别标识；对于回归任务，标签为连续值。 * 测试数据：准备用于预测的样本特征矩阵，其特征维度必须与训练数据一致。

1. 设置参数：

* 在程序主入口处，设置以下关键参数： * 隐层节点数量：决定模型的容量与复杂度。 * 激活函数类型：例如，'sigmoid' 或 'relu'。

1. 运行系统：

* 运行主程序。系统将执行以下流程： * 加载训练数据与测试数据。 * 随机生成输入权重与隐层偏置。 * 计算隐层输出矩阵。 * 通过伪逆运算求解输出权重矩阵。 * 使用训练好的模型对测试数据进行预测。 * 计算并显示模型训练时间及预测性能评估指标。

1. 获取结果：

* 程序运行完成后，将输出： * 模型参数：训练得到的隐层输出权重矩阵。 * 预测结果：测试数据的分类标签或回归预测值。 * 性能评估：分类准确率或回归均方误差等指标。

系统要求

• 操作系统：Windows、Linux 或 macOS。
• 软件环境：MATLAB（推荐 R2016b 或更高版本）。
• 依赖工具包：需要MATLAB基础工具箱，尤其依赖其内置的矩阵运算和伪逆(pinv)函数。无需其他特殊工具箱。

文件说明

主程序文件作为整个系统的入口与调度核心，集成了数据预处理、模型训练、预测及评估的全部流程。其主要功能包括：控制程序的执行逻辑，调用数据加载模块读取训练与测试集，接收用户设定的隐层节点数与激活函数参数，执行极限学习机核心算法以完成模型构建，驱动模型对未知样本进行预测，并最终计算和展示模型性能指标与训练耗时。