多元分类预测 | Matlab粒子群优化算法优化深度极限学习机(PSO-DELM)分类预测

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⛄ 内容介绍

摘要： 深度学习在近年来取得了显著的进展，成为了解决复杂问题的一种有效方法。然而，深度学习模型的训练过程往往需要大量的计算资源和时间。为了提高深度学习模型的训练效率和准确性，研究者们提出了多种改进方法。本文提出了一种基于粒子群算法改进的深度学习极限学习机模型（PSO-DELM），并通过实验验证了其在数据分类任务中的有效性。

1. 引言 深度学习是一种模拟人脑神经网络的方法，通过多层次的神经元网络进行特征提取和模式识别。然而，深度学习模型的训练过程需要大量的计算资源和时间，尤其是在处理大规模数据集时。因此，提高深度学习模型的训练效率和准确性成为了研究的热点。
   
2. 相关工作 在过去的几年中，研究者们提出了多种改进深度学习模型的方法。其中，极限学习机（ELM）作为一种快速训练的浅层神经网络模型，受到了广泛关注。ELM通过随机初始化输入层到隐藏层的权重和偏置，然后通过求解最小二乘法得到输出层到隐藏层的权重。然而，传统的ELM模型在处理复杂数据集时存在一定的局限性。
   
3. PSO-DELM模型 为了改进ELM模型的性能，本文提出了一种基于粒子群算法（PSO）的深度学习极限学习机模型（PSO-DELM）。PSO是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食的行为来搜索最优解。在PSO-DELM模型中，粒子群算法用于优化ELM模型中的权重和偏置，从而提高模型的分类准确性。
   
4. 实验设计与结果分析 为了验证PSO-DELM模型在数据分类任务中的有效性，本文使用了几个经典的数据集进行实验。实验结果表明，与传统的ELM模型相比，PSO-DELM模型在准确性和训练时间方面都取得了显著的改进。这表明PSO-DELM模型能够更快速地收敛并获得更好的分类结果。
   
5. 结论与展望 本文提出了一种基于粒子群算法改进的深度学习极限学习机模型（PSO-DELM），并通过实验证明了其在数据分类任务中的有效性。未来的研究可以进一步探索PSO-DELM模型在其他任务中的应用，并进一步改进模型的性能。
   

关键词：深度学习，极限学习机，粒子群算法，数据分类

⛄ 核心代码

%_________________________________________________________________________%%  Whale Optimization Algorithm (WOA) source codes demo 1.0               %%                                                                         %%  Developed in MATLAB R2011b(7.13)                                       %%                                                                         %%  Author and programmer: Seyedali Mirjalili                              %%                                                                         %%         e-Mail: ali.mirjalili@gmail.com                                 %%                 seyedali.mirjalili@griffithuni.edu.au                   %%                                                                         %%       Homepage: http://www.alimirjalili.com                             %%                                                                         %%   Main paper: S. Mirjalili, A. Lewis                                    %%               The Whale Optimization Algorithm,                         %%               Advances in Engineering Software , in press,              %%               DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2016.01.008   %%                                                                         %%_________________________________________________________________________%% This function initialize the first population of search agentsfunction Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1    Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;end% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no>1    for i=1:dim        ub_i=ub(i);        lb_i=lb(i);        Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;    endend

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 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.

[2] 张昕.基于分布式极限学习机的不确定数据流分类技术的研究与实现[D].东北大学,2014.

[3] 续欣莹,赵志宏,程兰,等.基于粒子群优化的局部感受野极限学习机图像分类方法:CN201711323979.6[P].CN108038507A[2023-08-28].

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