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《改进极限学习机亚健康识别算法研究》
一、引言
随着科技的发展和人们生活节奏的加快，亚健康问题逐渐成为社会关注的焦点。亚健康状态是指人体处于健康与疾病之间的中间状态，其识别与预防对于提高国民健康水平具有重要意义。近年来，人工智能技术的崛起为亚健康识别提供了新的研究方法。极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）作为一种新兴的机器学习算法，因其出色的分类和预测能力，在亚健康识别领域展现出了巨大潜力。本文旨在深入研究改进极限学习机在亚健康识别算法中的应用，以提高识别的准确性和效率。
二、亚健康识别现状及挑战
当前，亚健康识别主要依赖于传统的统计分析和机器学习方法。然而
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