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加权投票集成在线顺序极限学习机：原理、优化与多元应用探究.docx

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    加权投票集成在线顺序极限学习机：原理、优化与多元应用探究

    一、引言

    1.1研究背景与动机

    机器学习作为人工智能领域的核心技术，近年来取得了迅猛发展，在众多领域得到了广泛应用。从早期的简单算法到如今复杂的深度学习模型，机器学习不断突破，为解决各种实际问题提供了强大的工具和方法。极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）作为一种新型的机器学习算法，自2006年被提出以来，凭借其独特的优势在机器学习领域中崭露头角。

    ELM本质上是一种基于前馈神经网络的学习算法，其主要特点是在训练过程中，隐含层节点参数可以随机生成或人为给定，且无需进行调整，仅需计算输出权重。这一

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