内容概要：本文介绍了如何在MATLAB中实现结合黏菌优化算法（SMA）和核极限学习机（KELM）的分类预测模型。SMA优化KELM的超参数，提高模型的训练效率和预测精度，特别适用于处理复杂、高维数据集。文档详细阐述了项目背景、目标、挑战、模型架构、代码实现、结果展示、GUI设计、部署与应用等多个方面。 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，对机器学习特别是优化算法和核方法感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：①金融预测：股票价格、外汇市场等时间序列预测；②医疗诊断：疾病预测与辅助诊断；③工业故障检测：设备故障预警；④气象预测：天气变化预测；⑤市场营销：客户行为分析与预测。通过结合SMA和KELM，提升模型在高维数据上的分类和预测性能。 其他说明：文档不仅提供了详细的理论和方法介绍，还包含了完整的程序代码和GUI设计，有助于读者快速上手并应用到实际问题中。此外，文档还讨论了模型的部署、安全性和未来改进方向。
