BP神经网络、ELM极限学习机、SVM支持向量机MATLAB代码，以及测试数据，用于回归预测，相关细节可以在下方评论，看到时一一解答。
2024/12/4 7:37:32
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粒子群（PSO）优化的极限学学习机（ELM），用粒子群优化算法优化的极限学习机，可用于数据的回归和分类，实测比单纯的极限学习机精度高的多。
2024/9/26 13:02:24
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OS-ELM是ELM的一个进化版本，使得ELM具有了增量学习的潜质，也就是说，我们前期通过一个批量学习，获得一个基础的β，后期再有新的数据进来，我们就不用再将以前的数据拿来再处理一遍了，只需要将新的数据处理结果按照一定的公式添加进去，获得新的β就可以了，这样一来大大减少了数据的处理量，使得算法不至于在越来越大规模的数据上崩溃，进入获得了无限的发展潜力，实现自我进化。
技术讲解+代码实现
技术讲解+代码实现
2024/8/4 6:49:14
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在不断发展的JavaScript编程领域，响应式编程技术正变得愈加流行。
这一系列文章试图向大家介绍该方法目前的进展，介绍各种可用技术，以及该领域产生的变化。
从Elm等新语言到Angular2对RxJS的支持，无论从事什么工作的开发者均有相关新技术可供使用。
InfoQ的这篇文章已包含在“响应式JavaScript”系列文章中。
你可以订阅RSS并在内容更新后获得通知。
前端架构师正在快速向着函数响应式（Functionalreactive）的模式跃进。
函数式HTML、单向数据流或单态树（Singlestatetree）是该模式的重要元素。
RxJS和不可变性的作用被高估了。
SAM模式的不同之处在于，它
这一系列文章试图向大家介绍该方法目前的进展，介绍各种可用技术，以及该领域产生的变化。
从Elm等新语言到Angular2对RxJS的支持，无论从事什么工作的开发者均有相关新技术可供使用。
InfoQ的这篇文章已包含在“响应式JavaScript”系列文章中。
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前端架构师正在快速向着函数响应式（Functionalreactive）的模式跃进。
函数式HTML、单向数据流或单态树（Singlestatetree）是该模式的重要元素。
RxJS和不可变性的作用被高估了。
SAM模式的不同之处在于，它
2024/7/27 9:39:43
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elm回归及分类：ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。
2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。
传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。
极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。
2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。
传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。
极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。
2024/7/1 18:12:12
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使用emd进行回归预测的代码，使用方法结单，只需输入训练集和测试集就可以进行emd预测了，预测的结果会保存在相应的.mat文件里，详细操作请看代码里的操作说明。
资源里有demo，guidence.m文件里有调用实例，直接复制到commandwindows里运行就可以了，简单易懂，汉语注释说明等。
运行结果会直接输出测试集的MAE,RMSE,MAPE,DISTAT这几个统计量
资源里有demo，guidence.m文件里有调用实例，直接复制到commandwindows里运行就可以了，简单易懂，汉语注释说明等。
运行结果会直接输出测试集的MAE,RMSE,MAPE,DISTAT这几个统计量
2024/4/25 9:55:47
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对数据降维，进一步精选数据，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。
内部附有两类样本数据可供使用。
内部附有两类样本数据可供使用。
2024/3/7 18:38:05
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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