【ELM分类】基于海鸥算法优化核极限学习机SOA-KELM实现数据分类附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 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：

1. 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。
   
2. 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。
   
3. 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。
   
4. 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：

1. 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。
   
2. 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。
   
3. 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.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 仿真咨询

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 火灾扩散

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、状态估计