基于MATLAB的增量式极限学习机在线学习系统

资 源 简 介

该项目实现了一个基于增量式极限学习机（Incremental Extreme Learning Machine）的在线学习系统，支持单隐层前馈神经网络的初始训练，并能够通过增量学习处理动态数据集，无需重新训练整个网络。系统自动调整隐含层节点，提升学习效率。

详 情 说 明

基于增量式极限学习机的在线学习系统

项目介绍

本项目实现了一个高效、可扩展的增量式极限学习机（Incremental Extreme Learning Machine, I-ELM）系统，专为动态数据集下的在线学习场景设计。系统采用单隐层前馈神经网络结构，核心优势在于能够对新到达的数据样本进行增量学习，而无需重新训练整个网络，显著降低了大规模数据集处理的计算复杂度和时间成本。通过集成Moore-Penrose广义逆计算和正则化最小二乘等技术，系统在保证学习精度的同时，支持隐含层节点的动态调整，并提供了全面的性能评估与可视化功能。

功能特性

• 初始化训练: 支持从零开始构建并训练单隐层前馈神经网络模型。
• 增量学习: 核心能力，允许系统接收新批次的数据样本，并仅基于新数据更新网络输出权重，无需全局重训练。
• 动态结构调整: 可自动或手动调整隐含层节点数量，以适应数据流的变化。
• 实时性能监控: 在训练及增量学习过程中，实时计算并追踪准确率、均方误差等性能指标。
• 结果可视化: 提供学习曲线、混淆矩阵、ROC曲线等多种图形化结果展示，便于分析模型性能演变。

使用方法

1. 数据准备: 准备训练与测试数据集，支持.mat文件或矩阵格式。特征矩阵应为n×d维，标签矩阵应为n×c维。
2. 参数配置: 设置网络参数（如隐含层节点数、激活函数类型、正则化系数）和增量学习配置（如批量大小、学习轮次、收敛阈值）。
3. 运行主程序: 执行主程序文件以启动训练或增量学习流程。
4. 获取结果: 程序运行完毕后，将输出训练好的模型参数、测试集的预测结果、详细的性能指标以及可视化图表。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 软件环境: MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 依赖工具箱: 主要依赖MATLAB基础功能，部分可视化功能可能需要Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能流程。它主要负责处理用户输入，包括载入训练与测试数据、解析运行参数；根据配置执行网络的初始化训练或增量更新学习过程；在训练过程中，它会调用核心算法计算网络权重，并实时监控模型性能；最终，它会输出训练好的模型、预测结果、各类性能评估指标，并生成相应的可视化图表以供分析。