1. 本文件包括ELM和KernelELM()算法的实现，在黄广斌教授础源码基础上做了简单修改，并对程序做出注释 2. elm.m ELM算法实现 elm_kernel.m KernelELM算法实现，注意使用不同kernel时，核参数个数可能不一样 3. test_elm.m elm()函数测脚本，有详细注释 test_elm_kernel elm_knenel()函数测试脚本，有详细注释 4. UCI_DataSet mat格式UCI数据集，包括了多个数据库 每个数据库中，一行为一个数据，

事实证明，极限学习机（ELM）是广泛领域中一种有效的学习范例。 使用内核函数方法而不是隐藏层，KernelELM克服了由随机分配的权重引起的变化问题。 本文在半监督极限学习机（SSELM）中引入了基于核的优化，并通过实验对性能的改进进行了评估。 结果表明，通过内核功能的优化，KernelSSELM可以实现更高的分类精度和鲁棒性。 另外，内核SSELM用于在城市交通评估和预测系统中训练交通拥堵评估框架。