分类预测 | Python实现基于DBN-ELM(深度结合极限学习机网络)的多输入单输出分类预测

发布时间：2024年01月18日

分类预测 | Python实现基于DBN-ELM(深度结合极限学习机网络)的多输入单输出分类预测

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基本描述

基于DBN-ELM(深度结合极限学习机网络)的多输入单输出分类预测 python代码
多层次模型：DBN-ELM的核心思想是使用深度置信网络（DBN）来提取信号数据的关键特征来提取数据中的重要特征, 然后结合极限学习机（ELM）进行分类。这种多层次方法可以提高分类性能。
精确度： 您可以借助脚本的分类报告和准确度指标来评估模型的性能，并确保结果准确可靠。
可视化： 脚本还提供了多种可视化工具，包括散点图、混淆矩阵和柱状图，以便更好地理解和展示您的数据。
使用便捷：直接使用EXCEL表格导入数据，无需大幅修改程序。内部有详细注释，易于理解。

程序设计

  • 完整程序和数据私信博主回复Python实现基于DBN-ELM(深度结合极限学习机网络)的多输入单输出分类预测。
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参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229

文章来源:https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/135664914
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