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⛄ 内容介绍
在当今信息时代，数据的价值变得愈发重要。随着科技的不断进步和数据的快速增长，人们对于数据的分析和预测需求也越来越高。深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在许多领域取得了显著的成果。然而，深度学习模型的训练和调优过程仍然面临一些挑战，例如需要大量的训练数据和计算资源，以及容易陷入过拟合等问题。
为了克服这些挑战，研究人员提出了许多改进的深度学习算法。其中一种被广泛应用的算法是极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）。ELM作为一种单隐藏层前馈神经网络，具有训练速度快、泛化能力强等优点。然而，传统的ELM算法在处理大规模数据集和高维特征时存在一些问题，如训练时间较长、模型性能不稳定等。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于黏菌算法改进的深度学习极限学习机（SMA-DELM）方法。黏菌算法是一种模拟生物黏菌的优化算法，具有全局搜索和局部优化能力。通过将黏菌算法应用于ELM模型中，我们可以有效地提高模型的性能和稳定性。
SMA-DELM方法的核心思想是通过黏菌算法来优化ELM模型的隐藏层参数和输出权重。首先，我们使用黏菌算法来搜索隐藏层的最优参数。黏菌算法通过模拟黏菌在搜索食物过程中释放黏液的行为来实现全局搜索。然后，我们使用优化后的隐藏层参数来训练ELM模型的输出权重。通过这种方式，我们可以同时优化隐藏层和输出层，从而提高模型的预测性能。
为了验证SMA-DELM方法的有效性，我们在几个常见的数据回归预测问题上进行了实验。实验结果表明，与传统的ELM算法相比，SMA-DELM方法在模型的预测性能和稳定性方面都取得了显著的改进。特别是在处理大规模数据集和高维特征时，SMA-DELM方法能够更快地收敛并取得更好的预测结果。
综上所述，基于黏菌算法改进的深度学习极限学习机（SMA-DELM）方法是一种有效的数据回归预测方法。通过引入黏菌算法进行全局搜索和局部优化，我们可以提高模型的性能和稳定性。未来的研究可以进一步探索SMA-DELM方法在其他机器学习任务中的应用，以及进一步优化算法的性能和效率。
⛄ 核心代码
function X = pinv(A,tol)%PINV Pseudoinverse.% X = PINV(A) produces a matrix X of the same dimensions% as A' so that A*X*A = A, X*A*X = X and A*X and X*A% are Hermitian. The computation is based on SVD(A) and any% singular values less than a tolerance are treated as zero.%% PINV(A,TOL) treats all singular values of A that are less than TOL as% zero. By default, TOL = max(size(A)) * eps(norm(A)).%% Class support for input A: % float: double, single%% See also RANK. % Copyright 1984-2015 The MathWorks, Inc. A(isnan(A)) = 0;A(isinf(A)) = 0;[U,S,V] = svd(A,'econ');s = diag(S);if nargin < 2 tol = max(size(A)) * eps(norm(s,inf));endr1 = sum(s > tol)+1;V(:,r1:end) = [];U(:,r1:end) = [];s(r1:end) = [];s = 1./s(:);X = (V.*s.')*U';
⛄ 运行结果
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⛄ 参考文献
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[3] 周孟然,凌胜,来文豪,等.基于黏菌优化极限学习机的煤矸石多光谱识别[J].[2023-08-25].
