Loading...

多元分类预测 | Matlab天鹰算法优化深度极限学习机(AO-DELM)分类预测

智源社区8个月前发布 智源社区
195 0 0

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

?个人主页:Matlab科研工作室

?个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击?

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

随着深度学习的快速发展,数据分类成为了一个重要的研究领域。为了提高分类的准确性和效率,研究人员一直在努力改进现有的分类算法。本文将讨论基于天鹰算法改进深度学习极限学习机AO-DELM实现数据分类的方法。

极限学习机(ELM)是一种快速且简单的分类算法,它通过随机初始化输入层与隐藏层之间的连接权重,然后通过最小二乘法来计算输出层与隐藏层之间的权重。然而,传统的ELM算法在处理大规模数据集时会遇到一些问题,例如计算复杂度高和泛化能力不足。

为了解决这些问题,研究人员引入了天鹰算法来改进ELM算法。天鹰算法是一种基于自然界中鹰的捕食行为的优化算法,它通过模拟鹰的搜索策略来优化ELM算法中的权重。通过引入天鹰算法,研究人员能够提高ELM算法的收敛速度和泛化能力,从而提高数据分类的准确性。

在本研究中,研究人员进一步改进了基于天鹰算法的ELM算法,提出了AO-DELM算法。AO-DELM算法通过引入自适应权重调整策略和自适应隐藏层节点选择策略来进一步提高数据分类的准确性。自适应权重调整策略能够根据输入数据的特征自动调整权重,从而提高分类的精度。自适应隐藏层节点选择策略能够根据输入数据的复杂度自动选择隐藏层节点的数量,从而提高分类的泛化能力。

通过在多个数据集上进行实验,研究人员发现AO-DELM算法相比于传统的ELM算法具有更高的分类准确性和更快的收敛速度。这表明AO-DELM算法在处理数据分类问题时具有很大的潜力。

综上所述,基于天鹰算法改进深度学习极限学习机AO-DELM是一种有效的数据分类方法。通过引入天鹰算法和自适应策略,AO-DELM算法能够提高分类的准确性和效率。未来的研究可以进一步探索AO-DELM算法在其他领域的应用,并进一步改进算法以提高其性能。

核心代码

%带初始权值的ELM-AEfunction[output,B,Hnew]=ELM_AEWithInitial(InputW,X,ActivF,number_neurons)% ELM-AE:the function  create an auto-encoder based ELM. % number_neurons:number of neurons in hidden layer.% X: the training set.% prefomance: RMSE of training.alpha=size(X);% 1:generate a random input weights% input_weights=rand(number_neurons,alpha(2))*2-1;input_weights = InputW;%输入初始权重
% 2:calculating the hidden layertempH=input_weights*X';% activation functionswitch lower(ActivF) case {'sig','sigmoid'} %%%%%%%% Sigmoid H = 1 ./ (1 + exp(-tempH)); case {'sin','sine'} %%%%%%%% Sine H = sin(tempH); case {'hardlim'} %%%%%%%% Hard Limit H = double(hardlim(tempH)); case {'tribas'} %%%%%%%% Triangular basis function H = tribas(tempH); case {'radbas'} %%%%%%%% Radial basis function H = radbas(tempH); %%%%%%%% More activation functions can be added here end% 3: calculate the output weights betaH(isnan(H)) = 0;H(isinf(H)) = 0;B=pinv(H') * X ; %Moore-Penrose pseudoinverse of matrix% calculate the output : Unlike other networks the AEs uses the same weight% beta as an input weigth for coding and output weights for decoding% we will no longer use the old input weights:input_weights. Hnew=X*B';output=Hnew*pinv(B');% 4:calculate the prefomanceprefomance=sqrt(mse(X-output));end

⛄ 运行结果

多元分类预测 | Matlab天鹰算法优化深度极限学习机(AO-DELM)分类预测

多元分类预测 | Matlab天鹰算法优化深度极限学习机(AO-DELM)分类预测

多元分类预测 | Matlab天鹰算法优化深度极限学习机(AO-DELM)分类预测

DELM训练集正确率Accuracy = 88.6%

DELM测试集正确率Accuracy = 97.1014%

AO_DELM训练集正确率Accuracy = 96.4%

AO_DELM测试集正确率Accuracy = 98.5507%

⛄ 参考文献

[1] 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.

[2] 杜小磊肖龙周庆辉陈志刚.增强同步挤压Stockwell变换和改进集成深层极限学习机的轴承工况识别方法[J].电机与控制学报, 2022, 26(11):141-150.

[3] 刘俊杰,张昕,杨乐,等.基于DELM的不确定数据流分类算法[J].计算机技术与发展, 2019, 29(3):5.DOI:10.3969/j.issn.1673-629X.2019.03.022.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

? 仿真咨询

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

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

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

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
© 版权声明

相关文章

暂无评论

暂无评论...