本文介绍了如何利用麻雀搜索算法（SSA）优化极限学习机（ELM）神经网络，以实现数据分类。通过Matlab代码，详细展示了SSA如何改进ELM的性能，包括数据预处理、网络参数设置、训练与预测函数的定义，以及SSA优化过程。
基于麻雀搜索算法优化的ElM神经网络实现数据分类（Matlab代码）
麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）是一种基于鸟类行为的优化算法，通过模拟麻雀群体的觅食行为，实现全局最优解的搜索。本文将介绍如何利用麻雀搜索算法优化极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）神经网络实现数据分类，并提供相应的Matlab代码。
ELM是一种单隐层前馈神经网络，其主要特点是随机初始化输入层到隐层的连接权重和偏置，然后通过解析解的方式直接计算输出层到隐层之间的连接权重。ELM具有快速训练速度和良好的泛化性能，在数据分类问题中得到了广泛应用。
以下是基于麻雀搜索算法优化的ELM神经网络的Matlab代码实现：
% 导入数据集
load('data.mat'); % 替换为您的
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