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本文研究了基于软计算的两种应用模型：一是结合极限学习机（ELM）与基因表达式编程（GEP）的每日降雨预测模型，通过区域划分、Z-Score归一化、核主成分分析（KPCA）等预处理方法提升预测精度；二是比较ELM与SVM在社交媒体文本情感分类中的性能。实验表明，ELM-GEP模型在降雨预测中具有最低的MAE和RMSE误差，显著优于传统模型；而在情感分类任务中，ELM在大数据集上表现优于SVM，展现出更高的准确性和更低的资源消耗。研究验证了软计算方法在复杂非线性问题中的高效性与广泛应用潜力。

本文提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的极限学习机自动编码器（SBAE-ELM）方法，旨在提升ELM在深层结构中的特征学习能力。通过引入贝叶斯线性回归框架，模型能够自适应地评估每个隐藏节点的重要性，并根据先验方差参数α进行节点修剪，从而减少冗余、增强稀疏性与特征代表性。相比传统的ML-ELM和H-ELM方法，该方法在多个分类数据集上表现出更高的准确率和稳定性。实验结果验证了其在无监督特征学习中的有效性，且具备良好的可扩展性，适用于图像分类、情感识别、语音处理等多个领域。未来工作将聚焦于超参数优化及与其他深度学习方

本文提出了一种基于S变换与混合核极限学习机（HKEML）的复合电能质量扰动检测与分类方法。通过S变换提取信号的时频特征，结合混合核函数（RBF与多项式核）增强模型泛化能力，构建高效的多标签分类框架。实验结果表明，该方法在Matlab合成数据集和硬件实测数据集上均优于RankWSVM、MLKNN、MLNB和ELM-ML等现有方法，在汉明损失、排序损失、单误差等指标上表现更优，且训练时间显著缩短，具备良好的鲁棒性与实用性，是电能质量监测系统中具有前景的解决方案。

本文提出了一种基于极端学习机（ELM）的集成策略用于兴趣点推荐，并结合S变换与混合核函数ELM（HKEML）进行复杂电能质量扰动分类。在推荐系统中，通过主题与时段建模用户偏好，利用堆叠泛化和成对排序思想提升推荐准确性；在电能质量分析中，采用S变换提取时频特征，HKEML增强多标签分类性能。实验表明，两种方法在真实数据集上均显著优于现有技术，具备高精度、快速计算和良好泛化能力，具有实际应用潜力。

本文研究了基于极限学习机（ELM）的时间序列预测与兴趣点（POI）推荐方法。在时间序列预测方面，提出结合ELM与ARIMA的组合策略，利用ELM快速训练和高精度的优势，在复杂序列上表现优异，并通过NNLS模型优化差值预测。在POI推荐方面，设计基于地理、内容和时间因素的三个基础学习器，采用概率生成模型与MCMC推理，结合ELM集成策略提升推荐准确性。实验表明该方法在SMAPE和NMSE指标上优于传统模型，具备良好的实时性与泛化能力。未来可拓展至金融、交通、旅游等领域，并进一步融合深度学习以提升性能。

本文探讨了基于极限学习机（ELM）的短期光伏功率预测与时间序列预测方法。在光伏功率预测中，采用ELM模型结合交叉验证和网格搜索优化超参数，并通过训练误差构建预测区间（PI），利用PICP和区间分数评估其可靠性与尖锐性。实验使用新加坡NUS气象站的太阳辐照度数据，按季节划分数据集以提升预测精度。在时间序列预测方面，结合ELM与自适应集成技术，对CIF 2016竞赛的人工时间序列进行预测，采用SMAPE和NMSE评估性能。结果表明，ELM具有训练速度快、预测性能良好的优势，适用于实时场景，但仍存在训练误差优化、

本文介绍了多目标人工蜂群算法（MOABC）与极端学习机（ELM）的结合应用，提出MOABC优化ELM以解决其参数选择不稳定的问题，并在Sinc函数逼近和多个UCI数据集上验证了该方法的有效性。实验结果表明，MOABC-ELM在测试精度和Pareto解分布方面优于传统ELM和NSGAII-ELM。此外，文章还探讨了ELM在短期光伏功率预测中的应用，提出一种基于训练误差分布的非参数化预测区间（PI）构建方法，有效量化预测不确定性。通过实际气象数据实验，该方法在覆盖概率和区间分数上表现优异，展示了其在可再生能源预

本文介绍了可扩展的前馈随机网络IP核与多目标人工蜂群算法（MOABC）在极限学习机（ELM）中的应用。该IP核基于FPGA实现，具有低功耗、快速训练和可重构等优点，通过高度流水线化设计和定点运算提升了资源效率与训练速度，在MNIST等数据集上表现出良好的准确率。同时，提出基于MOABC的多目标优化方法，通过非支配排序与拥挤距离机制优化输入权重与隐藏层参数，显著提升ELM的泛化能力与模型紧凑性。实验表明，该方法在多个UCI数据集上优于传统ELM及NSGA-II优化方法。该技术在FPGA云计算、嵌入式AI及机器

本文深入解析了智能机床识别系统与可扩展前馈随机网络IP核技术。针对传统工具识别方法鲁棒性差的问题，提出基于多视图CNN与ELM-AE特征聚合的MTRS系统，在457个3D工具模型上实现了98.03%的近邻识别率。同时，设计了一种可重构ELM IP核，采用Delta学习规则与定制硬件架构，在保证高精度的同时将MNIST训练时间缩短至70µs，显著提升训练效率与资源利用率。该技术在工业自动化、智能安防和医疗诊断等领域具有广泛应用前景，相比传统方法在训练复杂度、实时性和精度方面均有显著优势，未来有望与物联网、云计

本文介绍了一种处理缺失数据的无监督多内核极限学习机（UAMK-ELM）方法，通过三阶段策略实现对不完整数据的有效聚类，相比传统插补方法在高缺失率下表现出更优的ACC、NMI和纯度性能。同时，提出了一种基于CNN与ELM混合网络的智能机床识别系统，用于3D模型分类，提升了制造业中机床管理的效率与准确性。两种技术分别在数据聚类和工业识别领域展现出重要应用价值和发展前景。

本文介绍了CO-LEELM和无监督缺失多核极限学习机两种方法。CO-LEELM结合LEMT与LANDMARC优势，利用极限学习机实现高精度、低耗时的连续定位估计，尤其适用于训练点稀疏场景；无监督缺失多核极限学习机则针对含缺失样本的多源数据，通过构建K空间、学习核系数与迭代优化，实现高效聚类。文章分析了各方法原理、流程及性能，并对比了现有定位算法的优缺点，展示了其在室内定位与不完整数据处理中的应用潜力。

本文探讨了混合动力电动汽车（HEV）的滚动时域最优控制与室内连续输出定位估计技术。在HEV控制方面，结合V2V和V2I信息，采用极限学习机（ELM）预测驾驶员需求扭矩，并基于非线性模型预测控制（MPC）框架，利用C/GMRES算法实时求解最优控制序列，实现动力总成系统的高效能量管理。在室内定位方面，分析了传统最近邻（NN）和LANDMARC方法的局限性，提出CO-LEELM方法，融合多种指纹技术并引入ELM提升训练速度与定位精度，适用于训练数据稀疏且环境动态变化的场景。通过仿真验证，所提控制策略有效保证了系

本文研究了基于FETSA的手势识别方法与基于极限学习机（ELM）的混合动力汽车驾驶员加速度率预测的滚动时域最优控制策略。在手势识别方面，通过提取差异绝对均值（DAMV）和平均绝对值（MAV）特征，并结合支持向量机（SVM）实现高精度分类，实验表明该方法平均准确率达99.1%，优于现有研究和商业设备。在混合动力汽车控制方面，利用V2V和V2I信息，构建ELM模型预测需求扭矩，结合模型预测控制（MPC）与C/GMRES算法实现能源优化，有效降低能耗。两项技术分别在人机交互与智能交通领域展现出良好的应用前景。

本文探讨了基于极端学习机（ELM）的地理社交网络新星分类与基于柔性表皮触觉传感器阵列（FETSA）的手势识别技术。在新星分类方面，通过构建社交、兴趣点和签到三类特征，结合改进的Twitterrank算法提取监督信息，并采用半监督ELM模型实现高效分类。在手势识别方面，提出利用柔性传感器检测手腕肌肉变形，实现高精度、舒适性好的手部动作识别。两种方法分别在社交网络分析与人机交互领域展现出创新性与有效性，具备广泛的应用前景，同时也指出了未来在特征优化、算法效率、传感器稳定性及应用场景拓展方面的研究方向。

本文探讨了极限学习机（ELM）在医疗与社交网络中的应用。在医疗领域，基于稀疏贝叶斯极限学习机（SBELM）构建的预测模型在30天内医院再入院风险预测中优于传统LACE指数，具备更高的AUC、灵敏度和特异度。在社交网络领域，提出了一种名为FS-ELM的处理框架，用于识别地理社交网络中具有潜在影响力的‘新星’用户。该框架结合特征构建、监督信息提取与半监督ELM分类，实验验证其有效性。研究展示了ELM在跨领域的强大适用性，并展望了模型优化、多领域拓展及实时预测系统的开发方向。

本文介绍了一种基于Apache Flink的分布式极端学习机框架FLELM，旨在提升多标签分类任务中的训练速度与可扩展性。通过将批处理视为有界流，FLELM在不同数据规模和模型复杂度下均表现出优于SPKELM的运行效率和更高的加速比。实验结果表明，FLELM在处理大规模数据时具有更快的训练速度、更强的可扩展性和更高的稳定性。未来可通过深度优化Flink平台、开发新算法及跨平台应用进一步提升性能。

本文探讨了极限学习机（ELM）在混沌神经元模型分岔图重构与多标签分类中的应用。在分岔图重构中，通过调整ELM的突触权重范围，结合主成分分析与李雅普诺夫指数估计，成功再现了混沌系统的动态特性；在多标签分类中，提出将问题转化为单标签序列任务，并引入PCA降维与信息增益（IG）选择机制，有效提升了分类性能。实验结果表明，该方法在Yeast、Emotions和Scene数据集上具有良好的准确率与泛化能力。研究表明ELM在复杂非线性系统建模与多标签学习任务中均具备强大潜力。

本文研究了极限学习机（ELM）在两个不同领域的应用：基于ELM的事件推荐模型和混沌神经元模型分岔图的重建。在事件推荐中，通过提取用户的空间、语义、社交和历史行为特征，构建混合特征向量并使用ELM进行分类，实验结果表明该方法在精度和训练效率上优于SVM和BP神经网络。在混沌系统建模方面，利用ELM对混沌神经元模型的时间序列进行预测，并通过调整隐藏层权重范围提升预测精度与模型秩，成功实现分岔图的重建。综合分析显示，ELM具有训练速度快、泛化能力强的优势，适用于复杂非线性系统的建模与预测。最后探讨了其在实际场景中

本文探讨了多种硬件加速技术（包括多核、SIMD、GPU和FPGA）在加速极限学习机（ELM）算法中的性能表现，并基于ELM构建了一个高效的事件推荐模型。通过在真实EBSN数据集上的实验，验证了不同硬件平台的加速效果：GPU在大数据集上表现突出，FPGA适合低功耗嵌入式场景；同时，提出的事件推荐模型融合空间、历史和社交特征，利用ELM进行分类预测，在准确率、召回率和F1值上均优于传统方法，展现出良好的推荐性能与应用前景。

本文研究了多用户触觉手势识别技术及其在极限学习机（ELM）算法下的应用，通过Touchalytics和UMDAA数据集验证了ELM在用户识别中的高效性与高准确率。重点分析了ELM算法的时间消耗主要集中于矩阵乘法操作，并探讨了在多核CPU、GPU和FPGA三种硬件平台上的加速技术。实验表明，GPU可实现约100倍加速，多核CPU结合SIMD技术达9倍，FPGA虽仅4倍但具备低功耗与可定制优势。文章进一步分析了不同硬件的适用场景，并展望了未来在高效算法、多模态融合与自适应加速方向的研究潜力，为身份认证与数据安全

本文研究了基于极端学习机（ELM）的POI群组推荐与多用户触觉手势识别。在POI推荐方面，提出将推荐问题转化为分类任务，结合距离特征和群组成员兴趣偏好，利用ELM实现高效准确的推荐；在触觉手势识别方面，通过公开数据集验证ELM在识别准确率和测试时间上优于kNN和SVM。实验表明，ELM在两类应用中均具有优越性能和广阔应用前景。未来可拓展至多模态融合与深度模型优化方向。

本文深入解析了矩形全景图像拼接与兴趣点群组推荐两项关键技术。在图像拼接方面，提出结合SIFT特征点检测、RANSAC与聚类优化的特征点选择方法，并通过MDLT与DW变形策略实现高质量的矩形全景生成，有效避免局部失真与信息损失；在POI推荐方面，将群组推荐建模为分类问题，利用极限学习机（ELM）融合地理信息与用户兴趣偏好，提升推荐效率与准确性。文章还探讨了两种技术的优势、应用场景、优化方向及未来发展趋势，展示了其在虚拟现实、地理信息系统、社交网络等领域的广泛应用前景。

本文介绍了一种基于字符级CNN-高速路-GRU的文本分类模型和一种新颖的矩形全景图像拼接方法。文本分类模型通过字符级卷积神经网络提取局部特征，结合高速路网络调节信息流，并利用GRU捕捉上下文语义，配合EM-ELM分类器提升性能，在多个数据集上表现优异。图像拼接方法通过特征聚类分析选择匹配点，采用网格变形与双线性插值生成无失真的矩形全景图，有效解决了传统裁剪导致的形状失真与信息丢失问题。两种技术在各自领域展现出良好的性能与应用前景。

本文介绍了两种基于深度学习的智能系统：一种是结合Faster R-CNN与极限学习机（ELM）的列车门状态监测系统，用于判断列车门故障是否由人为引起，具有高准确率和快速训练优势；另一种是基于字符级CNN、GRU、高速公路网络与EM-ELM的混合模型，用于快速短文本分类，在情感分析、信息检索等任务中表现出高准确性和高效性。文章对比了两种技术的应用场景、核心方法与优劣势，并总结了操作要点与未来发展方向。

本文探讨了微博用户情感影响力分析与列车门智能监测系统两个领域的关键技术与应用。在社交媒体方面，提出基于CNN和ELM的分类模型，结合LSeInfRank与GSeInfRank算法，综合网络结构、交互行为和文本情感，实现对用户局部与全局情感影响的精准评估；实验结果显示该方法在‘欢乐颂’与‘魏则西事件’等热点话题中具有良好的排序相关性与识别能力。在轨道交通领域，设计了一种融合Faster R-CNN与ELM分类器的智能监测系统，用于实时检测列车门区域的人类行为，有效识别非技术性故障，提升运营安全与效率；实验验证

本文探讨了区块链与社交网络中的数据处理与用户影响力分析。一方面，提出了基于ELM的ElasticChain优化数据分布模型，通过安全性、可信度、活跃度和稳定性四个特征提升存储节点可靠性评估的准确性；另一方面，设计了CNN+ELM模型与LSenInfRank/GSenInfRank算法，用于分析新浪微博用户的情感影响力，综合考虑网络结构、用户行为与内容特征，实验验证了其有效性与稳定性。研究成果为区块链数据安全与社交网络舆情分析提供了新思路。

本文提出了一种极端潜在表征学习（ELR）模型，结合极端学习机（ELM）与自编码器思想，通过联合优化实现数据分类与重构，在ORL和Yale等视觉数据集上表现出优越的识别准确率和收敛性能。同时，针对区块链存储可扩展性问题，设计了一种基于ELM的优化数据分布模型，通过提取节点的活跃度、安全性、可信度和稳定性特征，提升节点可靠性评估精度，并将数据优先分布于高可靠节点，增强数据安全性。实验验证了两种模型的有效性，未来可拓展至医疗、金融等领域并与其他AI技术融合应用。

本文介绍了稀疏极限学习机的快速训练算法（FTA-sELM）与极端潜在表示（ELR）学习模型。FTA-sELM通过分解大规模二次规划问题并采用牛顿法联合更新两个拉格朗日乘子，显著提升了训练速度；ELR模型则融合ELM与ELM-AE，利用共享潜在子空间和多个变换矩阵，实现分类与重建的联合优化，增强了特征表示能力。两者结合为机器学习与计算机视觉提供了高效训练与高质量表示的新思路，并在图像分类、人脸识别等任务中展现出广阔应用前景。

本文探讨了关键变量软测量中的多种先进算法，包括极限学习机（ELM）、层次极限学习机（HELM）和选择性移动窗口策略（SMW），并重点介绍了一种针对稀疏ELM的快速训练算法FTA-sELM。通过在废水处理数据集上的实验验证，SMW-HELM方案在预测生化需氧量方面显著优于传统方法，而FTA-sELM在保持高分类准确率的同时大幅缩短了训练时间，尤其适用于大规模数据场景。文章还展望了这些算法在工业过程、医疗诊断等领域的广泛应用前景。

本文探讨了基于分层极限学习机（H-ELM）在阿尔茨海默病（AD）计算机辅助诊断与污水处理过程关键变量软测量中的应用。在AD诊断方面，提出结合CSP与H-ELM的模型，利用rs-fMRI的BOLD信号实现高精度分类，实验表明H-ELM在准确率和稳定性上优于传统ELM；在污水处理领域，融合HELM与选择性移动窗口策略（SMW）的软测量方案显著提升了对难测变量的预测精度，评估指标优于ELM和SMW-PPCA-GPR等方法。研究展示了H-ELM在生物医学与工业控制领域的广泛应用前景。

本文提出了一种基于改进动态神经网络（DNN）的稳健神经预测模型，用于高精度实时外汇汇率预测。该模型结合抽头延迟存储器、双曲正切激活函数和窄区间随机权重，增强对金融数据细微变化的敏感性；通过引入输出反馈构建广义隐藏层输出，提升动态建模能力并减少隐藏节点数量；采用正则化极限学习机（R-ELM）计算最优输出权重，显著提高模型对异常值和市场波动的鲁棒性。实验结果表明，该模型在稳定、波动和过渡三种市场阶段下，均优于BP-NARX、ELM、ESTAR和AR-GARCH等基准模型，在MAPE和CDS指标上表现优越，具备高

本文研究了基于稀疏随机投影（SRP）编码数据的多种分类方法，针对高维稀疏数据带来的计算与内存挑战，系统比较了ELM、RVFL、RBF-ELM、KRR、kNN、SVC、逻辑回归和随机森林等算法在Android恶意软件检测和Web URL声誉两个大规模数据集上的性能。实验结果表明，SRP在特征维度足够时能有效保留数据结构，结合ELM或RVFL可在短时间内实现高性能分类；随机森林适用于大数据场景，而核岭回归在小数据集上表现优异。文章还提供了根据数据规模、资源限制和性能需求选择合适方法的实用建议，为高维稀疏数据的分

本文探讨了多种机器学习算法在不同场景下的应用与性能比较。重点介绍了OEB-ELM在回归问题中的优越泛化能力，FSE结合KELM在电子舌味觉识别中实现高准确率与低计算成本的优势，以及非迭代方法在处理高维稀疏数据分类任务中的高效性。通过实验对比分析，展示了各算法在特定应用场景下的表现，并提供了具体的应用建议。最后展望了未来算法优化与大规模数据处理的发展趋势，为实际机器学习任务中的算法选择提供了有价值的参考。

本文提出了一种基于随机正交投影的增强双向极限学习机算法（OEB-ELM），旨在优化传统B-ELM在奇数学习步骤中隐藏节点质量不稳定的问题。通过引入Gram-Schmidt正交化方法对多个候选节点进行正交处理，并选择残差误差减少最大的节点加入网络，显著提升了模型的泛化性能与稳定性。同时，OEB-ELM根据数据属性自动确定候选节点数量，减少了人为干预，提高了计算效率。实验在六个UCI回归数据集上验证了该算法的有效性，结果表明其在测试RMSE、标准差和学习时间方面均优于B-ELM、EB-ELM和EI-ELM。该算