【ElM分类】基于秃鹰算法优化极限学习机BES-ElM实现数据分类附matlab代码

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内容介绍

在机器学习领域中，数据分类是一个非常重要的任务。分类算法的性能直接影响到模型的准确性和可用性。在过去的几年里，极限学习机（ELM）作为一种快速、高效且准确的分类方法，受到了广泛的关注和应用。

然而，传统的ELM算法在处理大规模数据集时存在一些问题。例如，训练时间较长、内存消耗较大等。为了解决这些问题，研究人员提出了一种基于秃鹰算法优化的极限学习机（BES-ElM）。

秃鹰算法是一种基于自然界中秃鹰捕食行为的优化算法。它模拟了秃鹰在捕食过程中的搜索和追踪策略，通过不断调整个体位置来优化问题的解。将秃鹰算法应用于极限学习机中，可以有效地提高其分类性能。

BES-ElM算法的核心思想是通过优化隐藏层的权重和偏置，提高模型的泛化能力。具体而言，BES-ElM算法首先使用随机生成的权重和偏置初始化ELM模型，然后利用秃鹰算法对其进行优化。在优化过程中，秃鹰算法通过搜索最优的权重和偏置组合，使得ELM模型在训练集上的分类性能达到最佳。

与传统的ELM算法相比，BES-ElM算法具有以下优点：

1. 更快的训练速度：秃鹰算法的优化策略可以加速ELM模型的训练过程，大大减少了训练时间。

2. 更低的内存消耗：BES-ElM算法通过优化隐藏层的权重和偏置，减少了模型所需的内存空间，尤其是在处理大规模数据集时更为明显。

3. 更好的泛化能力：通过秃鹰算法的优化，BES-ElM算法可以找到更优的权重和偏置组合，从而提高模型的泛化能力，减少了过拟合的风险。

为了验证BES-ElM算法的性能，我们使用了几个常见的数据集进行了实验。实验结果表明，BES-ElM算法在不同数据集上都取得了较好的分类性能，与传统的ELM算法相比，具有更高的准确性和更好的稳定性。

综上所述，基于秃鹰算法优化的极限学习机（BES-ElM）是一种有效的数据分类算法。它通过优化隐藏层的权重和偏置，提高了模型的泛化能力，并且具有更快的训练速度和更低的内存消耗。未来的研究可以进一步探索BES-ElM算法在其他机器学习任务中的应用，以及进一步优化算法的性能。

部分代码

​% This function initialize the first population of search agentsfunction Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)​Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries​% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle% number for both ub and lbif Boundary_no==1    Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;end​% If each variable has a different lb and ubif Boundary_no>1    for i=1:dim        ub_i=ub(i);        lb_i=lb(i);        Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;    endend

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 安春霖.基于极限学习机的基因表达数据分类算法研究[D].中国计量学院[2023-09-14].DOI:CNKI:CDMD:2.1014.378518.

[2] 吴亚榕,王欢,李键红.适用于数据分类的极限学习机优化算法[J].软件导刊, 2019, 18(6):5.DOI:CNKI:SUN:RJDK.0.2019-06-003

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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

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2.图像处理方面

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3 路径规划方面

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7 电力系统方面

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