基于麻雀搜索算法优化的 ElM 神经网络实现数据分类及源代码

麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）是一种基于麻雀群体行为的启发式优化算法，它模拟了麻雀在觅食过程中的行为，通过合作和竞争来找到最佳解决方案。在本文中，我们将介绍如何使用麻雀搜索算法优化极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）神经网络来进行数据分类，并提供相应的 MATLAB 源代码。

ELM 是一种单隐藏层前馈神经网络，它具有快速训练速度和良好的泛化能力。ELM 的主要思想是随机初始化输入层到隐藏层之间的连接权重和偏置，然后通过最小二乘法求解输出层的权重。然而，ELM 的性能高度依赖于初始化的随机权重和偏置，因此通过优化初始化参数可以进一步提高其分类性能。

下面是使用麻雀搜索算法优化 ELM 神经网络进行数据分类的 MATLAB 代码：

% 设置参数
population_size = 50; % 种群大小
max_iter = 100; % 最大迭代次数</