正则化极限学习机（RELM）通过引入正则化项来约束模型复杂度，从而提高模型的泛化能力。然而，优化RELM的最优权值（即隐藏层到输出层的权重）仍然是提升其性能的关键。通过多种智能优化算法来优化RELM的最优权值，可以显著提升其在数据回归预测任务中的性能。以下是相关过程的基本原理和示