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文档摘要

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基于极限学习机的分类器：原理、构建与多领域应用探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今信息技术飞速发展的时代，机器学习作为人工智能领域的核心技术，正深刻地改变着人们的生活和工作方式。从日常生活中的图像识别、语音助手，到医疗领域的疾病诊断、金融领域的风险评估，机器学习算法都发挥着不可或缺的作用。在众多的机器学习算法中，极限学习机（ExtremeLearningMachine，ELM）以其独特的优势脱颖而出，成为研究的热点之一。

极限学习机是由黄广斌教授于2004年提出的一种新型单隐藏层前馈神经网络学习算法。与传统的神经网络算法相比，ELM具有训练速度快、泛化性能好、无需迭代调整权