瞬態(tài)優(yōu)化算法在ELM中的實現(xiàn)過程主要是通過參數(shù)尋優(yōu)，以提升模型的預測性能和分類效果。極限學習機（Extreme Learning Machine, ELM）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，它通過隨機初始化隱藏層神經(jīng)元的參數(shù)，并利用最小二乘法直接確定輸出層的權重。盡管ELM在速度方面具有顯著優(yōu)勢，但其性能依賴于隨機參數(shù)的初始化，因此可以使用智能優(yōu)化算法來優(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，被廣泛應用于機器學習領域。PSO算法通過模擬鳥群覓食行為，通過迭代更新粒子位置和速度，最終找到最優(yōu)解。將PSO應用于ELM中，可以通過以下步驟實現(xiàn)：

1. 特征提取：首先需要對輸入數(shù)據(jù)進行預處理，提取合適的特征向量。這些特征向量應能夠充分表達輸入數(shù)據(jù)的大部分信息，同時避免過擬合。

2. 參數(shù)尋優(yōu)：設置適當?shù)姆N群數(shù)量和訓練集、測試集的比例，然后使用PSO算法進行參數(shù)尋優(yōu)。在每次迭代中，每個粒子根據(jù)適應值函數(shù)評估自身的優(yōu)劣，并根據(jù)適應值更新位置和速度。適應值函數(shù)通常是預測結(jié)果與真實值之間的誤差，通過不斷迭代更新粒子，確保它們趨向于全局最優(yōu)。

3. 模型訓練：使用優(yōu)化后的參數(shù)重新訓練ELM模型，得到優(yōu)化后的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。

4. 模型評估：最后，使用優(yōu)化后的模型對新的測試集進行預測，評估其分類性能。

瞬態(tài)優(yōu)化算法在ELM中的應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，可以有效減少過擬合現(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)設置仍然非常重要。