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🔥 内容介绍
在机器学习领域，数据分类是一项重要的任务。为了提高分类算法的性能，研究人员一直在寻找新的优化方法。近年来，麻雀算法（Sparrow Search Algorithm，简称SSA）作为一种新兴的优化算法，受到了广泛关注。结合SSA和核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine，简称KELM）可以实现高效的数据分类。
核极限学习机是一种基于神经网络的机器学习算法，它具有快速训练和良好的泛化能力的特点。然而，KELM的性能仍然受到初始权重和偏置的选择的影响。为了解决这个问题，研究人员引入了优化算法来寻找最佳的初始权重和偏置。其中，麻雀算法作为一种新型的优化算法，具有全局搜索和快速收敛的特点，可以有效地优化KELM的性能。
麻雀算法是基于麻雀群体行为的一种优化算法。麻雀群体以一种协作的方式搜索食物和避免危险。这种协作行为可以转化为一个优化问题，通过模拟麻雀的搜索行为来找到最佳解。麻雀算法具有多种搜索策略，如探索和开发策略，以及多种参数调整方法，如自适应权重和自适应步长。这些策略和方法使得麻雀算法具有全局搜索和快速收敛的能力。
将麻雀算法与核极限学习机相结合，可以得到一种新的分类算法，称为SSA-KELM。在SSA-KELM中，麻雀算法被用来优化KELM的初始权重和偏置。通过全局搜索和快速收敛的能力，SSA-KELM可以找到最佳的初始权重和偏置，从而提高KELM的性能。实验证明，与传统的KELM相比，SSA-KELM在数据分类任务上具有更好的性能。
总之，基于麻雀算法优化核极限学习机SSA-KELM是一种高效的数据分类方法。通过利用麻雀算法的全局搜索和快速收敛能力，SSA-KELM可以找到最佳的初始权重和偏置，从而提高KELM的性能。未来的研究可以进一步探索麻雀算法在其他机器学习任务中的应用，以及进一步改进SSA-KELM算法的性能。
📣 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.
