【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

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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:

  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.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

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2.图像处理方面

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3 路径规划方面

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5 无线传感器定位及布局方面

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6 信号处理方面

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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
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