【ElM分类】基于遗传算法优化ElM神经网络实现数据分类附matlab代码

 ✅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完整代码及仿真定制内容点击

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

在当今数据驱动的世界中，数据分类是一项至关重要的任务。通过对数据进行分类，我们可以从中获取有价值的信息和见解，从而做出更明智的决策。在机器学习领域，有许多不同的算法和技术可用于数据分类，其中包括神经网络。

神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，它由多个神经元组成，这些神经元通过连接来传递信息。神经网络已经在各个领域取得了显著的成功，尤其是在图像和语音识别方面。然而，传统的神经网络在训练过程中需要大量的计算资源和时间，并且容易陷入局部最优解。

为了克服这些问题，近年来出现了一种新的神经网络算法，即极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ElM）。ElM是一种单层前馈神经网络，其隐藏层的权重和偏差是随机初始化的，而输出层的权重则通过最小二乘法进行计算。相比传统的神经网络，ElM具有更快的训练速度和更好的泛化能力。

然而，ElM在处理复杂数据分类问题时仍然存在一些挑战。为了进一步提高ElM的性能，我们可以使用遗传算法对ElM进行优化。遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过遗传操作（如选择、交叉和变异）来搜索最优解。通过将遗传算法与ElM相结合，我们可以找到更好的权重和偏差配置，从而提高ElM的分类准确性。

优化ElM神经网络的过程可以分为以下几个步骤：

1. 数据准备：首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应该包含已标记的样本，并且应该经过预处理以消除噪声和不必要的特征。

2. ElM模型构建：接下来，我们需要构建ElM神经网络模型。ElM包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层的神经元数量可以根据问题的复杂性进行调整。

3. 遗传算法优化：然后，我们使用遗传算法对ElM进行优化。遗传算法的参数设置和操作选择将对优化结果产生重要影响。我们可以通过交叉验证等技术来选择最佳参数和操作。

4. 训练和测试：接下来，我们使用优化后的ElM模型对训练数据进行训练，并使用测试数据进行评估。通过比较预测结果和实际标签，我们可以计算分类准确性和其他评估指标。

通过以上步骤，我们可以实现基于遗传算法优化的ElM神经网络的数据分类。这种方法在处理复杂数据集时具有较好的性能，并且可以提供高准确性的分类结果。

总结起来，ElM是一种有效的神经网络算法，它通过随机初始化隐藏层权重和偏差，通过最小二乘法计算输出层权重。然而，为了进一步提高ElM的性能，我们可以使用遗传算法进行优化。通过将遗传算法与ElM相结合，我们可以找到更优的权重和偏差配置，从而提高ElM的分类准确性。这种基于遗传算法优化的ElM神经网络方法在数据分类中具有广泛的应用前景，可以帮助我们从数据中获得更准确和有用的信息。

⛄ 部分代码

% BS2RV.m - Binary string to real vector%% This function decodes binary chromosomes into vectors of reals. The% chromosomes are seen as the concatenation of binary strings of given% length, and decoded into real numbers in a specified interval using% either standard binary or Gray decoding.%% Syntax:       Phen = bs2rv(Chrom,FieldD)%% Input parameters:%%               Chrom    - Matrix containing the chromosomes of the current%                          population. Each line corresponds to one%                          individual's concatenated binary string%         representation. Leftmost bits are MSb and%         rightmost are LSb.%%               FieldD   - Matrix describing the length and how to decode%         each substring in the chromosome. It has the%         following structure:%%        [len;    (num)%         lb;    (num)%         ub;    (num)%         code;    (0=binary     | 1=gray)%         scale;    (0=arithmetic | 1=logarithmic)%         lbin;    (0=excluded   | 1=included)%         ubin];    (0=excluded   | 1=included)%%         where%        len   - row vector containing the length of%          each substring in Chrom. sum(len)%          should equal the individual length.%        lb,%        ub    - Lower and upper bounds for each%          variable. %        code  - binary row vector indicating how each%          substring is to be decoded.%        scale - binary row vector indicating where to%          use arithmetic and/or logarithmic%          scaling.%        lbin,%        ubin  - binary row vectors indicating whether%          or not to include each bound in the%          representation range%% Output parameter:%%               Phen     - Real matrix containing the population phenotypes.​%% Author: Carlos Fonseca,   Updated: Andrew Chipperfield% Date: 08/06/93,    Date: 26-Jan-94​function Phen = bs2rv(Chrom,FieldD)​% Identify the population size (Nind)%      and the chromosome length (Lind)[Nind,Lind] = size(Chrom);​% Identify the number of decision variables (Nvar)[seven,Nvar] = size(FieldD);​if seven ~= 7  error('FieldD must have 7 rows.');end​% Get substring propertieslen = FieldD(1,:);lb = FieldD(2,:);ub = FieldD(3,:);code = ~(~FieldD(4,:));scale = ~(~FieldD(5,:));lin = ~(~FieldD(6,:));uin = ~(~FieldD(7,:));​% Check substring properties for consistencyif sum(len) ~= Lind,  error('Data in FieldD must agree with chromosome length');end​if ~all(lb(scale).*ub(scale)>0)  error('Log-scaled variables must not include 0 in their range');end​% Decode chromosomesPhen = zeros(Nind,Nvar);​lf = cumsum(len);li = cumsum([1 len]);Prec = .5 .^ len;​logsgn = sign(lb(scale));lb(scale) = log( abs(lb(scale)) );ub(scale) = log( abs(ub(scale)) );delta = ub - lb;​Prec = .5 .^ len;num = (~lin) .* Prec;den = (lin + uin - 1) .* Prec;​for i = 1:Nvar,    idx = li(i):lf(i);    if code(i) % Gray decoding      Chrom(:,idx)=rem(cumsum(Chrom(:,idx)')',2);    end    Phen(:,i) = Chrom(:,idx) * [ (.5).^(1:len(i))' ];    Phen(:,i) = lb(i) + delta(i) * (Phen(:,i) + num(i)) ./ (1 - den(i));end​expand = ones(Nind,1);if any(scale)  Phen(:,scale) = logsgn(expand,:) .* exp(Phen(:,scale));end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 刘子诺.基于秃鹰搜索算法和极限学习机的股票价格预测模型[J].中国管理信息化, 2022, 25(22):157-160.

[2] 徐翠.改进极限学习机亚健康识别算法研究[D].辽宁大学,2016.

[3] 秦岭,王东星,史明泉,等.基于遗传算法优化ELM神经网络的室内可见光定位系统[J].中国激光, 2022, 49(21):10.DOI:10.3788/CJL202249.2106001.

[4] 姚鹏.基于遗传算法的加权ELM分类模型中权重学习[D].深圳大学,2018.

❤️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

私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

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

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合