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极限学习机ELM（Extreme learning machine）作为一个有竞争力的机器学习算法,以其简单的理论和易于实施的特点吸引了越来越多学者的关注。近来,针对噪音及离群数据,研究人员提出了相关的研究算法,然而如何将ELM更好地应用在含有噪音及离群数据的分类问题中仍是一个重要的研究课题。基于数据的信息关联的技术思想提出一种修正的模糊极限学习机（MFELM）。MFELM的优势在于：1）MFELM在处理噪音及离群数据的分类问题时能够保持ELM处理正常数据分类问题的良好性能;2）适用于ELM的激活函数或核