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⛄ 内容介绍

传统的单隐层神经网络由三部分组成，分别是输入层、隐含层和输出层，输入层神经元节点个数即输入变量的个数，隐含层节点个数则需要人为给定，输出层节点个数也就是输出变量的个数。在2006年，新加坡南洋理工大学的Huang等[16]在传统的单隐层神经网络的基础上提出了一种新的前馈神经网络学习算法，命名为极限学习机(extremelearningmachine，ELM)，不同于传统的基于梯度的前馈神经网络算法，该方法随机产生隐含层与输入层之间的连接权值及隐含层神经元的阈值，训练过程中只需要设置隐含神经元的个数便可获得唯一最优解，极限学习机网络结构如图1所示。

⛄ 部分代码

   [O,TestingAccuracy,TestingTime]=ELMtest(xts,yts,ActivationFunType,W,b,OutputWeights);

    % testing accuracy

    Ets=[Ets TestingAccuracy];

    % number of used hiddden nodes

    num = num+len;

    % used hidden nodes in each step

    nodes(count)=node+len;

    % stor

    node=nodes(count);

end

end_time_training = cputime;

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]王付广. 基于ELM的滚动轴承退化趋势与剩余寿命预测方法研究[D]. 安徽工业大学.

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