摘要：极限学习机(extreme learning machine,ELM)是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络(single hidden layer feedforward neural networks,SLFNs)学习算法,近几年来已成为机器学习研究的热门领域之一。但是ELM单个隐层节点的判断能力不足,分类正确率的高低在一定程度上取决于隐层节点数。为了提高ELM单个隐层节点的判断能力,将支持向量机(support vector machine,SVM)和ELM结合,建立一种精简的SVM-ELM模型。同时,该模型为了避免人为选择参数的主观性,利用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的全局搜索最优解对参数进行自动优化选取,建立了PSO-SVM-ELM模型。实验证明,该模型较SVMELM和ELM分类精度有较大的提高,具有很好的稳健性和泛化性。

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