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⛄ 内容介绍
在机器学习领域，核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine，简称KELM）是一种非常有效的分类算法。它通过随机生成的隐含层神经元的权重和偏置，将输入数据映射到高维特征空间，并使用最小二乘法进行线性分类。然而，传统的KELM算法在处理大规模数据集时会面临一些挑战，例如计算复杂度高和内存消耗大等问题。
为了解决这些问题，研究人员提出了一种基于海鸥算法的优化方法，称为SOA-KELM。海鸥算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，它通过模拟鸟群的搜索过程来寻找最优解。在SOA-KELM中，海鸥算法被用于优化KELM的隐含层权重和偏置，以提高分类性能。
SOA-KELM的优化过程可以分为以下几个步骤：
- 数据预处理：首先，需要对输入数据进行预处理，例如特征选择、特征缩放等。这可以帮助提取有用的信息，并减少计算复杂度。
- 隐含层权重和偏置初始化：随机生成隐含层神经元的权重和偏置，这些参数将用于将输入数据映射到高维特征空间。
- 海鸥算法优化：使用海鸥算法来优化隐含层权重和偏置。海鸥算法模拟了鸟群的觅食行为，通过搜索最优解来优化KELM的性能。
- 最小二乘法分类：使用最小二乘法对优化后的KELM进行线性分类。最小二乘法是一种常用的回归分析方法，可以通过最小化误差平方和来拟合数据。
通过以上步骤，SOA-KELM能够更好地处理大规模数据集，并提高分类性能。相比传统的KELM算法，它具有以下优势：
- 计算效率高：SOA-KELM使用海鸥算法来优化隐含层权重和偏置，减少了计算复杂度，提高了算法的效率。
- 内存消耗小：SOA-KELM通过随机生成的隐含层神经元来映射输入数据，避免了存储大量权重和偏置的问题，从而减少了内存消耗。
- 分类性能优越：通过海鸥算法的优化，SOA-KELM能够更准确地进行数据分类，提高了分类性能。
总之，基于海鸥算法优化的核极限学习机SOA-KELM是一种非常有效的数据分类算法。它通过海鸥算法的优化，能够更好地处理大规模数据集，并提高分类性能。未来，我们可以进一步研究和应用SOA-KELM算法，以解决更复杂的分类问题。
⛄ 核心代码
%%% Designed and Developed by Dr. Gaurav Dhiman (http://dhimangaurav.com/) %%%function Pos=init(SearchAgents,dimension,upperbound,lowerbound)Boundary= size(upperbound,2); if Boundary==1 Pos=rand(SearchAgents,dimension).*(upperbound-lowerbound)+lowerbound;endif Boundary>1 for i=1:dimension ub_i=upperbound(i); lb_i=lowerbound(i); Pos(:,i)=rand(SearchAgents,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i; endend
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 何敏,刘建伟,胡久松.遗传优化核极限学习机的数据分类算法[J].传感器与微系统, 2017, 36(10):3.DOI:10.13873/J.1000-9787(2017)10-0141-03.
[2] 耿银凤.基于极限学习机的脑卒中TCD数据分类研究[D].太原理工大学[2023-08-28].
[3] 刘新建,孙中华.狮群优化核极限学习机的分类算法[J].电子技术应用, 2022(002):048.
[4] 杜帮俊.基于改进粒子群和极限学习机的基因数据分类研究[D].中国计量大学,2019.
