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⛄ 内容介绍
在机器学习领域，分类预测是一个非常重要的任务。随着深度学习的兴起，深度极限学习机（Deep Extreme Learning Machine，DELM）成为了一个备受关注的分类预测模型。然而，DELM的性能受到许多因素的影响，如网络结构的选择、权重和偏置的初始化以及训练过程中的参数调整等。为了提高DELM的性能，研究人员提出了一种新的优化方法，即灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization，GWO）。
灰狼优化算法是受到灰狼社会行为启发而提出的一种优化算法。灰狼在自然界中具有很强的团队合作和优秀的狩猎策略，这些特点被用来设计出一种高效的优化算法。GWO通过模拟灰狼的行为，将问题的最优解搜索转化为灰狼个体之间的相互协作和竞争过程。它具有全局搜索能力和快速收敛速度的特点，因此在解决复杂问题时表现出色。
将灰狼优化算法应用于DELM的分类预测中，可以有效地提高模型的性能。首先，GWO可以用来优化DELM的网络结构，包括输入层、隐含层和输出层的节点数。通过灰狼个体之间的协作和竞争，可以找到最佳的网络结构，从而提高模型的泛化能力。其次，GWO可以用来优化DELM的权重和偏置，通过搜索最优的权重和偏置值，可以提高模型的预测准确性。最后，GWO还可以用来调整DELM的训练参数，如学习率和迭代次数等，以进一步优化模型的性能。
与其他优化算法相比，灰狼优化算法具有许多优势。首先，它不需要任何先验知识或问题的梯度信息，因此可以应用于各种类型的优化问题。其次，它具有较好的全局搜索能力，可以找到问题的全局最优解。此外，GWO还具有较快的收敛速度，可以在较短的时间内找到较好的解决方案。因此，将灰狼优化算法应用于DELM的分类预测中，可以有效地提高模型的性能。
在实际应用中，灰狼优化算法优化DELM的分类预测已经取得了一些令人鼓舞的结果。许多研究表明，与传统的优化算法相比，GWO可以显著提高DELM的分类准确率和泛化能力。此外，GWO还可以减少模型的训练时间和计算成本，提高模型的实时性和可用性。因此，灰狼优化算法在DELM的分类预测中具有广阔的应用前景。
总之，灰狼优化算法是一种有效的优化方法，可以用来优化深度极限学习机的分类预测。通过模拟灰狼的行为，GWO可以搜索最佳的网络结构、权重和偏置，以及训练参数，从而提高模型的性能。在实际应用中，GWO已经取得了一些令人鼓舞的结果，显示出在DELM的分类预测中具有广泛的应用前景。未来，我们可以进一步研究和改进灰狼优化算法，以提高其在DELM分类预测中的性能和效果。
⛄ 核心代码
%带初始权值的ELM-AEfunction[output,B,Hnew]=ELM_AEWithInitial(InputW,X,ActivF,number_neurons)% ELM-AE:the function create an auto-encoder based ELM. % number_neurons:number of neurons in hidden layer.% X: the training set.% prefomance: RMSE of training.alpha=size(X);% 1:generate a random input weights% input_weights=rand(number_neurons,alpha(2))*2-1;input_weights = InputW;%输入初始权重% 2:calculating the hidden layertempH=input_weights*X';% activation functionswitch lower(ActivF) case {'sig','sigmoid'} %%%%%%%% Sigmoid H = 1 ./ (1 + exp(-tempH)); case {'sin','sine'} %%%%%%%% Sine H = sin(tempH); case {'hardlim'} %%%%%%%% Hard Limit H = double(hardlim(tempH)); case {'tribas'} %%%%%%%% Triangular basis function H = tribas(tempH); case {'radbas'} %%%%%%%% Radial basis function H = radbas(tempH); %%%%%%%% More activation functions can be added here end% 3: calculate the output weights betaH(isnan(H)) = 0;H(isinf(H)) = 0;B=pinv(H') * X ; %Moore-Penrose pseudoinverse of matrix% calculate the output : Unlike other networks the AEs uses the same weight% beta as an input weigth for coding and output weights for decoding% we will no longer use the old input weights:input_weights. Hnew=X*B';output=Hnew*pinv(B');% 4:calculate the prefomanceprefomance=sqrt(mse(X-output));end
⛄ 运行结果
