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❤️ 内容介绍
在机器学习领域,数据分类是一个非常重要的任务,它可以帮助我们理解数据的特征和结构,从而为决策和预测提供支持。近年来,基于核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)的方法在数据分类中取得了显著的成果。然而,为了进一步提高分类性能,研究人员一直在寻找更好的优化算法来优化KELM模型。最近,一种基于灰狼算法优化的核极限学习机,即GWO-KELM,被提出并取得了令人瞩目的结果。
GWO-KELM是将灰狼算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)与KELM相结合的一种新型分类算法。灰狼算法是一种受自然界中灰狼群体行为启发的优化算法,它模拟了灰狼群体中的领导者和追随者之间的协作行为。通过灰狼算法的优化,GWO-KELM能够自动调整KELM模型中的参数,以提高分类性能。
GWO-KELM的核心思想是通过灰狼算法来优化KELM模型中的隐藏层神经元的权重和偏置,从而提高分类准确率。在算法的初始化阶段,灰狼群体的位置和速度被随机初始化。然后,根据每个灰狼的位置和速度,计算其适应度值。适应度值反映了灰狼在当前位置的分类性能。接下来,根据适应度值,选择灰狼群体中的领导者和追随者。领导者将指导追随者进行搜索,并通过更新位置和速度来改进分类性能。最终,通过迭代更新位置和速度,灰狼群体逐渐收敛到最佳解。
与传统的KELM相比,GWO-KELM具有以下优势。首先,GWO-KELM能够自动调整模型参数,无需人工干预。这样可以节省大量的时间和精力。其次,GWO-KELM通过灰狼算法的优化,能够更好地探索搜索空间,提高分类性能。最后,GWO-KELM具有较好的鲁棒性,能够处理复杂的数据集和噪声。
为了验证GWO-KELM的分类性能,我们在多个公开数据集上进行了实验。实验结果表明,GWO-KELM在各个数据集上都取得了优于传统KELM和其他优化算法的分类准确率。这证明了GWO-KELM在数据分类中的有效性和优越性。
综上所述,基于灰狼算法优化的核极限学习机(GWO-KELM)是一种新兴的数据分类算法,它通过结合灰狼算法和KELM模型,能够自动调整模型参数,并通过优化搜索来提高分类性能。GWO-KELM在实验中取得了令人瞩目的结果,显示出其在数据分类中的潜力和优势。相信随着进一步的研究和应用,GWO-KELM将在数据分类领域发挥更大的作用,为实际问题的解决提供更好的支持。
?核心代码
function [Leader_pos,Convergence_curve]=woaforkelm(kernel_type,X1,y1,Xt,yt)
dim=2;
sizepop=5;
Max_iter=10;
lb=0;
ub=1000;
Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);
for i=1:sizepop
)=rand(1,dim).*(ub-lb)+lb; :
end
for i=1:sizepop
fun(Positions(i,:),X1,y1,Xt,yt,kernel_type); %计算当前个体适应度值 =
end
index]=max(p);
Leader_pos=Positions(index,:);
Leader_score=p(index);
Main loop
for t=1:Max_iter
a=5-t*((2)/Max_iter);
a2=-1+t*((-1)/Max_iter);
for i=1:size(Positions,1)
r1=rand;
r2=rand;
A=2*a*r1-a;
C=2*r2;
b=1;
l=(a2-1)*rand+1;
p = rand;
for j=1:size(Positions,2)
if p<0.5
if abs(A)>=1
rand_leader_index = floor(sizepop*rand+1);
X_rand = Positions(rand_leader_index, :);
D_X_rand=abs(C*X_rand(j)-Positions(i,j));
X_rand(j)-A*D_X_rand; =
elseif abs(A)<1
D_Leader=abs(C*Leader_pos(j)-Positions(i,j));
Leader_pos(j)-A*D_Leader; =
end
elseif p>=0.5
distance2Leader=abs(Leader_pos(j)-Positions(i,j));
distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)+Leader_pos(j); =
end
end
)=boundary(Positions(i,:),lb,ub); :
fitness=fun(Positions(i,:),X1,y1,Xt,yt,kernel_type);
if fitness>Leader_score
Leader_score=fitness;
Leader_pos=Positions(i,:);
end
end
Leader_score; =
end
❤️ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 宋丹.基于物联网的数控机床远程故障诊断系统[D].南京航空航天大学[2023-08-28].
[2] 张广炎.基于鲸鱼算法优化极限学习机的热电偶非线性补偿方法[D].湘潭大学[2023-08-28].
[3] 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.