瞬態(tài)優(yōu)化算法在ELM中的實(shí)現(xiàn)過(guò)程主要是通過(guò)參數(shù)尋優(yōu)，以提升模型的預(yù)測(cè)性能和分類效果。極限學(xué)習(xí)機(jī)（Extreme Learning Machine, ELM）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過(guò)隨機(jī)初始化隱藏層神經(jīng)元的參數(shù)，并利用最小二乘法直接確定輸出層的權(quán)重。盡管ELM在速度方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，但其性能依賴于隨機(jī)參數(shù)的初始化，因此可以使用智能優(yōu)化算法來(lái)優(yōu)化模型參數(shù)，提高模型性能。

瞬態(tài)優(yōu)化算法，如粒子群優(yōu)化（Particle Swarm Optimization, PSO）等，是一類高效的全局優(yōu)化方法，被廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。PSO算法通過(guò)模擬鳥(niǎo)群覓食行為，通過(guò)迭代更新粒子位置和速度，最終找到最優(yōu)解。將PSO應(yīng)用于ELM中，可以通過(guò)以下步驟實(shí)現(xiàn)：

1. 特征提取：首先需要對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取合適的特征向量。這些特征向量應(yīng)能夠充分表達(dá)輸入數(shù)據(jù)的大部分信息，同時(shí)避免過(guò)擬合。

2. 參數(shù)尋優(yōu)：設(shè)置適當(dāng)?shù)姆N群數(shù)量和訓(xùn)練集、測(cè)試集的比例，然后使用PSO算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。在每次迭代中，每個(gè)粒子根據(jù)適應(yīng)值函數(shù)評(píng)估自身的優(yōu)劣，并根據(jù)適應(yīng)值更新位置和速度。適應(yīng)值函數(shù)通常是預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值之間的誤差，通過(guò)不斷迭代更新粒子，確保它們趨向于全局最優(yōu)。

3. 模型訓(xùn)練：使用優(yōu)化后的參數(shù)重新訓(xùn)練ELM模型，得到優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

4. 模型評(píng)估：最后，使用優(yōu)化后的模型對(duì)新的測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)，評(píng)估其分類性能。

瞬態(tài)優(yōu)化算法在ELM中的應(yīng)用可以顯著提升模型的性能，特別是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，可以有效減少過(guò)擬合現(xiàn)象，提高模型的泛化能力。為了獲得最佳的分類效果，選擇合適的優(yōu)化算法和參數(shù)設(shè)置仍然非常重要。