MATLAB极限学习机实现教学：黄广斌ELM理论与代码详解

资 源 简 介

此项目为MATLAB学习资源，针对黄广斌教授提出的极限学习机(ELM)原理，提供分步骤的模块化实现教学。通过简明代码和逻辑流程说明，帮助初学者掌握ELM的核心思想与MATLAB编程技巧，适合机器学习和神经网络入门者。

详 情 说 明

黄广斌极限学习机MATLAB循序渐进学习项目

项目介绍

本项目是基于南洋理工大学黄广斌教授提出的极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）理论的MATLAB教学代码库，专为MATLAB编程新手设计。通过模块化的分步实现方式，完整呈现ELM的训练流程，包括数据预处理、随机权重生成、隐藏层输出计算、输出权重解析求解和模型预测等核心环节。每个模块均配有详细的代码注释和实现原理说明，并提供了示例数据集供学习者实践使用。

功能特性

• 循序渐进的教学设计：从基础概念到完整实现，适合初学者逐步掌握ELM原理
• 模块化代码结构：将ELM算法分解为独立的功能模块，便于理解和调试
• 详细的注释说明：每个关键步骤都配有原理解释和代码注释
• 多种激活函数支持：支持sigmoid、sin、tanh等多种常用激活函数
• 正则化技术集成：提供正则化系数参数，避免过拟合问题
• 完整的可视化分析：包含误差曲线、权重分布、决策边界等分析图表
• 示例数据集：提供标准数据集供学习者实践验证

使用方法

基本训练流程

% 加载数据 load('dataset.mat');

% 设置ELM参数 hidden_neurons = 100; % 隐藏层神经元数量 activation_func = 'sigmoid'; % 激活函数类型 regularization = 0.1; % 正则化系数

% 训练ELM模型 [output_weights, train_accuracy, train_time] = main(train_data, train_labels, ... hidden_neurons, activation_func, regularization);

% 模型预测 [predictions, test_accuracy, confidence] = main(test_data, [], ... hidden_neurons, activation_func, regularization, output_weights);

参数说明

• 训练数据：n×m维数值矩阵，n为样本数，m为特征维度
• 测试数据：k×m维数值矩阵，k为测试样本数
• 隐藏层神经元数量：正整数，建议从50-200开始尝试
• 激活函数类型：'sigmoid'、'sin'、'tanh'等字符串
• 正则化系数：非负实数，通常设置在0.001-1.0范围内

输出结果

• 训练输出：权重矩阵、训练准确率、训练时间
• 预测输出：预测结果、测试准确率、置信度评分
• 可视化结果：误差分析图表、权重分布图、决策边界图

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必需工具箱：无特殊工具箱要求（基础MATLAB即可运行）
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大型数据集时建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了极限学习机的完整训练和预测流程，具备数据标准化处理、隐层神经元参数随机初始化、激活函数映射计算、基于矩阵伪逆运算的输出权重解析求解、模型性能评估指标计算以及多维度结果可视化展示等核心能力。该文件通过模块化设计将复杂的机器学习算法分解为易于理解的步骤，为学习者提供清晰的算法实现路径。