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    发布日期: 2021-05-12
  • 语言: Matlab
  • 标签: ELM  MATLAB程序  

资源简介

极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM,是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。 ELM最大的特点是对于传统的神经网络,尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs),在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。

资源截图

代码片段和文件信息

function [TrainingTime TestingTime TrainingAccuracy TestingAccuracy] = elm(TrainingData_File TestingData_File Elm_Type NumberofHiddenNeurons ActivationFunction)
 
% Usage: elm(TrainingData_File TestingData_File Elm_Type NumberofHiddenNeurons ActivationFunction)
% OR:    [TrainingTime TestingTime TrainingAccuracy TestingAccuracy] = elm(TrainingData_File TestingData_File Elm_Type NumberofHiddenNeurons ActivationFunction)
%
% Input:
% TrainingData_File     - Filename of training data set
% TestingData_File      - Filename of testing data set
% Elm_Type              - 0 for regression; 1 for (both binary and multi-classes) classification
% NumberofHiddenNeurons - Number of hidden neurons assigned to the ELM
% ActivationFunction    - Type of activation function:
%                           ‘sig‘ for Sigmoidal function
%                           ‘sin‘ for Sine function
%                           ‘hardlim‘ for Hardlim function
%                           ‘tribas‘ for Triangular basis function
%                           ‘radbas‘ for Radial basis function (for additive type of SLFNs instead of RBF type of SLFNs)
%
% Output: 
% TrainingTime          - Time (seconds) spent on training ELM
% TestingTime           - Time (seconds) spent on predicting ALL testing data
% TrainingAccuracy      - Training accuracy: 
%                           RMSE for regression or correct classification rate for classification
% TestingAccuracy       - Testing accuracy: 
%                           RMSE for regression or correct classification rate for classification
%
% MULTI-CLASSE CLASSIFICATION: NUMBER OF OUTPUT NEURONS WILL BE AUTOMATICALLY SET EQUAL TO NUMBER OF CLASSES
% FOR EXAMPLE if there are 7 classes in all there will have 7 output
% neurons; neuron 5 has the highest output means input belongs to 5-th class
%
% Sample1 regression: [TrainingTime TestingTime TrainingAccuracy TestingAccuracy] = elm(‘sinc_train‘ ‘sinc_test‘ 0 20 ‘sig‘)
% Sample2 classification: elm(‘diabetes_train‘ ‘diabetes_test‘ 1 20 ‘sig‘)
%
    %%%%    Authors:    MR QIN-YU ZHU AND DR GUANG-BIN HUANG
    %%%%    NANYANG TECHNOLOGICAL UNIVERSITY SINGAPORE
    %%%%    EMAIL:      EGBHUANG@NTU.EDU.SG; GBHUANG@IEEE.ORG
    %%%%    WEBSITE:    http://www.ntu.edu.sg/eee/icis/cv/egbhuang.htm
    %%%%    DATE:       APRIL 2004
 
%%%%%%%%%%% Macro definition
REGRESSION=0;
CLASSIFIER=1;
 
%%%%%%%%%%% Load training dataset
train_data=load(TrainingData_File);
T=train_data(:1)‘;
P=train_data(:2:size(train_data2))‘;
clear train_data;                                   %   Release raw training data array
 
%%%%%%%%%%% Load testing dataset
test_data=load(TestingData_File);
TV.T=test_data(:1)‘;
TV.P=test_data(:2:size(test_data2))‘;
clear test_data;                                    %   Release raw testing data array
 
NumberofTrainingData=size(P2);
NumberofTestingData=size(TV.P2);
NumberofInputNeurons=size(P1);
 
if

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       9446  2018-10-01 15:27  ELM\elm.m

     文件       9279  2018-10-01 15:33  ELM\ELM2.m

     文件       7348  2018-10-01 15:44  ELM\elm_test.m

     文件       7348  2018-10-01 16:00  ELM\elm_test_OWN.m

     文件       3253  2018-10-01 15:55  ELM\sinc_test

     文件     114566  2018-10-01 15:35  ELM\sinc_train

     目录          0  2018-10-01 16:00  ELM

----------- ---------  ---------- -----  ----

               151240                    7


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