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Home \ Multiobjective Optimization \ Multi-Objective PSO in MATLAB
ypea121-mopso
Multi-Objective PSO in MATLAB
in Multiob
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粒子群优化的超限学习机，运行快，拟合效果好，很方便使用(The particle swarm optimization of the overrun learning machine, fast operation, good fitting effect, very convenient to use.)
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极限学习机是一类针对单层前馈神经网络设计的机器学习算法，其主要特点是隐含层节点参数可以是随机或人为给定的且不需要调整，学习过程仅需计算输出权重。ELM具有学习效率高和泛化能力强的优点，被广泛应用于分类、回归、聚类、特征学习等问题中。(Extreme learning machine for particle swarm optimization)
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PSO粒子群算法优化极限学习机ELM参数，即PSO-ELM(The PSO particle swarm optimization algorithm is used to optimize the extreme learning machine ELM, ie pso-elm)
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matlab。优化PSOELM算法源码，粒子群优化算法极限学习机(The matlab. Optimal PSOELM algorithm source code, the particle swarm optimization algorithm is extreme learning machine)
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神经网络入门13课源码
第一课 MATLAB入门基础
第二课 MATLAB进阶与提高
第三课 BP神经网络
第四课 RBF、GRNN和PNN神经网络
第五课 竞争神经网络与SOM神经网络
第六课 支持向量机( Support Vector Machine, SVM )
第七课 极限学习机( Extreme Learning Machine, ELM )
第八课 决策树与随机森林
第九课 遗传算法( Genetic Algorithm, GA )
第十课 粒子群优化( Part
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