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以下是一个简单的MATLAB代码实现增量极限学习机(Incremental Extreme Learning Machine,I-ELM)的例子:
classdef IELM
properties
hiddenNodes % 隐藏层节点数
activationFunc % 激活函数
inputWeights % 输入层到隐藏层的权重矩阵
bias % 隐藏层偏置向量
outputWeights % 隐藏层到输出层的权重矩阵
end
methods
% 构造函数
function obj = IELM(hiddenNodes, activationFunc)
obj.hiddenNodes = hiddenNodes;
obj.activationFunc = activationFunc;
end
% 训练函数
function obj = train(obj, X, Y)
% 随机初始化输入层到隐藏层的权重矩阵和隐藏层偏置向量
inputNodes = size(X, 2);
obj.inputWeights = rand(obj.hiddenNodes, inputNodes) * 2 - 1;
obj.bias = rand(obj.hiddenNodes, 1);
% 计算隐藏层输出矩阵H
H = obj.activationFunc(obj.inputWeights * X' + obj.bias);
% 计算隐藏层到输出层的权重矩阵W
obj.outputWeights = pinv(H') * Y;
end
% 预测函数
function Y_pred = predict(obj, X)
% 计算隐藏层输出矩阵H
H = obj.activationFunc(obj.inputWeights * X' + obj.bias);
% 预测输出
Y_pred = (H' * obj.outputWeights)';
end
end
end
使用示例:
% 数据准备
X = [0 0; 0 1; 1 0; 1 1];
Y = [0; 1; 1; 0];
% 创建并训练增量极限学习机
hiddenNodes = 10;
activationFunc = @(x) 1./(1 + exp(-x));
elm = IELM(hiddenNodes, activationFunc);
elm = elm.train(X, Y);
% 预测输出
Y_pred = elm.predict(X);
disp(Y_pred);
这是一个简单的增量极限学习机实现,其中包含了构造函数、训练函数和预测函数。在训练阶段,我们随机初始化输入层到隐藏层的权重矩阵和隐藏层偏置向量,然后计算隐藏层输出矩阵H,并使用Moore-Penrose伪逆(pinv)求解隐藏层到输出层的权重矩阵W。在预测阶段,我们使用训练好的权重矩阵进行预测。
需要注意的是,这只是一个简单的实现示例,可能无法处理更复杂的问题。在实际应用中,您可能需要根据具体问题进行调整和改进。