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⛄ 内容介绍
极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)是近几年发展起来的一种有效的新型单隐层前馈神经网络学习算法,和传统学习算法不同的是,ELM算法的网络参数随机选取,无需调节,输出权值是通过对平方损失函数最小化得到的最小二乘解,因此该算法具有较快的学习速度和良好的泛化性能,并在多模式分类,非线性预测等领域得到了广泛的应用.但是ELM在学习过程中也不可避免的存在众多缺点,其参数的随机选取导致一系列非最优参数的生成,使得所需隐含层节点数多于传统学习算法,影响其泛化性能,并导致系统的病态;在学习过程中仅仅只利用了输入参数的信息进行计算,而忽略了非常有价值的实际输出值;将其应用于工业生产中所得到的精度不能满足实际的标准等等.针对上述缺点,本文提出了一种对ELM的探路者搜索算法极限学习机(PFA-ELM)。
传统的单隐层神经网络由三部分组成，分别是输入层、隐含层和输出层，输入层神经元节点个数即输入变量的个数，隐含层节点个数则需要人为给定，输出层节点个数也就是输出变量的个数。在2006年，新加坡南洋理工大学的Huang等[16]在传统的单隐层神经网络的基础上提出了一种新的前馈神经网络学习算法，命名为极限学习机(extremelearningmachine，ELM)，不同于传统的基于梯度的前馈神经网络算法，该方法随机产生隐含层与输入层之间的连接权值及隐含层神经元的阈值，训练过程中只需要设置隐含神经元的个数便可获得唯一最优解，极限学习机网络结构如图1所示。
⛄ 部分代码
function [output] = my_map(type, raw_data, raw_data_max, raw_data_min, max, min)
if type ~= 0
output = my_pos_map(raw_data, raw_data_max, raw_data_min, max, min);
end
if type ~= 1
output = my_rev_map(raw_data, raw_data_max, raw_data_min, max, min);
end
end
function [out] = my_pos_map(raw_data, raw_data_max, raw_data_min, max, min)
for i = 1:length(raw_data')
out(i) = (max - min) * (raw_data(i) - raw_data_min) / (raw_data_max - raw_data_min) + min;
end
end
function [out] = my_rev_map(raw_data, raw_data_max, raw_data_min, max, min)
for i = 1:length(raw_data')
out(i) = (raw_data(i) - min) * (raw_data_max - raw_data_min) / (max - min) + raw_data_min;
end
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 吉威, 刘勇, 甄佳奇,等. 基于随机权重粒子群优化极限学习机的土壤湿度预测[J]. 新疆大学学报：自然科学版, 2020, 37(2):7.
[2] 王一宾, 程玉胜, 何月,等. 回归核极限学习机的多标记学习算法[J]. 模式识别与人工智能, 2018, 31(5):12.
[3] 何月. 关联规则回归核极限学习机的多标记学习算法[D]. 安庆师范大学.
[4] 蔡伟彪. 基于稳健性改进的极限学习机回归算法研究[D]. 湘潭大学.
[5] 付学敏, 王辉. 基于极限学习机的汽油辛烷值含量回归预测建模研究[J]. 景德镇高专学报, 2021, 036(003):73-76.
[6] 刘学艺. 极限学习机算法及其在高炉冶炼过程建模中的应用研究[D]. 浙江大学.
