SMA-KELM分类预测 | Matlab黏菌优化算法优化核极限学习机分类预测

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🔥 内容介绍

在机器学习领域中,数据分类一直是一个重要的研究方向。为了更好地处理各种复杂的数据集,研究人员不断提出新的算法和方法来实现高效准确的数据分类。在这篇博文中,我们将介绍一种基于黏菌算法优化核极限学习机(SMA-KELM)的数据分类方法。

核极限学习机(KELM)是一种基于人工神经网络的机器学习算法,它在处理大规模数据集时具有高效的计算速度和良好的泛化能力。然而,传统的KELM算法在处理一些复杂的数据集时可能会遇到一些问题,例如过拟合和欠拟合。为了解决这些问题,研究人员提出了一种基于黏菌算法的优化方法,即SMA-KELM。

黏菌算法是一种模拟真菌生长行为的优化算法,它模拟了真菌在环境中搜索食物的过程。黏菌算法通过模拟真菌的生长和分裂行为来寻找最优解。在SMA-KELM中,黏菌算法被应用于优化KELM的参数设置,以提高其分类性能。

SMA-KELM的主要步骤如下:

  1. 数据预处理:对原始数据进行预处理,包括数据清洗、特征选择和数据归一化等步骤。
  2. 构建核矩阵:使用核函数将数据映射到高维特征空间,并计算得到核矩阵。
  3. 初始化黏菌种群:根据问题的特性和需求,初始化黏菌种群的参数,包括菌落数量、黏菌浓度和菌落大小等。
  4. 黏菌生长:根据黏菌算法的原理,模拟黏菌在环境中搜索食物的行为,通过迭代更新菌落的位置和大小。
  5. 优化KELM参数:根据黏菌生长的结果,优化KELM的参数设置,包括隐藏层节点数和正则化参数等。
  6. 模型训练和分类:使用优化后的KELM模型进行数据训练和分类,得到最终的分类结果。

通过将黏菌算法与KELM相结合,SMA-KELM在数据分类方面取得了显著的改进。实验证明,SMA-KELM在处理一些复杂的数据集时具有更好的泛化能力和分类准确性。与传统的KELM算法相比,SMA-KELM能够更好地应对过拟合和欠拟合问题,提高分类性能。

总结起来,基于黏菌算法优化核极限学习机(SMA-KELM)是一种高效准确的数据分类方法。它通过模拟黏菌的生长行为来优化KELM的参数设置,从而提高了分类性能。未来,我们可以进一步研究和应用SMA-KELM算法在其他领域的数据分类问题中,以期获得更好的结果。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果


🔗 参考文献

[1] 周晓彦,李大鹏,徐华南.一种基于混合特征选择和GWO-KELM模型的鸟声识别方法:202110347388[P][2023-10-02].

[2] 周晓彦,李大鹏,徐华南.一种基于混合特征选择和GWO-KELM模型的鸟声识别方法:CN202110347388.2[P].CN113066481A[2023-10-02].

[3]  Roushangar K , Shahnazi S , Sadaghiani A A .An efficient hybrid grey wolf optimization-based KELM approach for prediction of the discharge coefficient of submerged radial gates[J].Soft Computing, 2022, 27(7):3623-3640.DOI:10.1007/s00500-022-07614-7.

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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

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

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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

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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