1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述

1、课题研究的背景

人工神经网络（artificial neural networks,ann）是对人的生物系统的一种模拟，神经元构成每个单位，每个环节具有简单的输入，输出，计算功能[1]。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

1.本课题设计内容是：

本毕业设计是极限学习机在uci数据分类中的运用。极限学习机（extreme learning machine）elm，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。极限学习机是一种新型的单隐含层前馈神经网络，该方法只需要设置隐含层神经元的个数便可获得唯一的最优解。

elm最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络（slfns），在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。