matlab代码实现增量极限学习机

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。