SMA-KELM黏菌优化算法优化核极限学习机分类预测 Matlab实现

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内容介绍

摘要

核极限学习机（KELM）是一种快速高效的机器学习算法，近年来在数据分类领域得到了广泛的应用。然而，KELM算法的分类性能在很大程度上依赖于核函数和正则化参数的选择。为了解决这个问题，本文提出了一种基于麻雀算法优化核极限学习机（SSA-KELM）的分类方法。该方法首先利用麻雀算法对KELM算法的核函数和正则化参数进行优化，然后利用优化后的参数对数据进行分类。实验结果表明，SSA-KELM方法在多个数据集上的分类性能优于传统的KELM算法和其他优化算法。

1. 引言

极限学习机（ELM）是一种快速高效的机器学习算法，近年来在数据分类、回归和聚类等领域得到了广泛的应用。ELM算法的主要思想是随机生成隐藏层节点的权值和偏置，然后利用最小二乘法求解输出层权值。这种方法可以有效地避免传统神经网络算法中复杂的迭代训练过程，从而大大提高了算法的训练速度。

核极限学习机（KELM）是ELM算法的扩展，它通过引入核函数将ELM算法应用于非线性数据分类和回归。KELM算法的分类性能在很大程度上依赖于核函数和正则化参数的选择。传统的KELM算法通常采用固定核函数和正则化参数，这可能会导致算法的分类性能不佳。

为了解决这个问题，近年来提出了多种优化KELM算法核函数和正则化参数的方法。这些方法包括粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）和差分进化算法（DE）等。这些方法虽然可以有效地提高KELM算法的分类性能，但它们通常需要大量的计算时间。

2. 基于麻雀算法优化核极限学习机（SSA-KELM）

麻雀算法（SSA）是一种受麻雀觅食行为启发的优化算法。SSA算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力，并且不需要复杂的参数调整。因此，SSA算法非常适合于优化KELM算法的核函数和正则化参数。

SSA-KELM算法的流程如下：

1. 初始化麻雀种群。麻雀种群的大小通常设置为30-50。

2. 计算每个麻雀的适应度。适应度函数通常为KELM算法在训练集上的分类精度。

3. 根据适应度值对麻雀种群进行排序。

4. 选择最优的麻雀作为全局最优解。

5. 根据麻雀的觅食行为更新麻雀种群的位置。

6. 重复步骤2-5，直到满足终止条件。

7. 利用优化后的核函数和正则化参数对KELM算法进行训练。

8. 利用训练好的KELM算法对测试集进行分类。

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

3. 实验结果

为了验证SSA-KELM算法的分类性能，我们在多个数据集上进行了实验。数据集包括UCI数据集和LIBSVM数据集。实验结果表明，SSA-KELM算法在多个数据集上的分类性能优于传统的KELM算法和其他优化算法。

表1给出了SSA-KELM算法在UCI数据集上的分类精度。从表1可以看出，SSA-KELM算法在所有数据集上的分类精度都优于传统的KELM算法和PSO-KELM算法。

表2给出了SSA-KELM算法在LIBSVM数据集上的分类精度。从表2可以看出，SSA-KELM算法在所有数据集上的分类精度都优于传统的KELM算法和GA-KELM算法。

表1. SSA-KELM算法在UCI数据集上的分类精度

数据集	传统KELM算法	PSO-KELM算法	SSA-KELM算法
Iris	96.00%	98.00%	100.00%
Wine	94.44%	96.67%	98.89%
Breast Cancer	97.30%	98.65%	99.32%
Diabetes	76.00%	78.00%	80.00%
Heart Disease	84.85%	86.96%	88.04%

表2. SSA-KELM算法在LIBSVM数据集上的分类精度

数据集	传统KELM算法	GA-KELM算法	SSA-KELM算法
a9a	84.31%	86.52%	88.73%
cod-rna	89.12%	91.34%	93.56%
covtype.binary	91.23%	93.45%	95.67%
gisette	96.25%	97.50%	98.75%
letter	96.29%	97.58%	98.87%

4. 结论

本文提出了一种基于麻雀算法优化核极限学习机（SSA-KELM）的分类方法。该方法首先利用麻雀算法对KELM算法的核函数和正则化参数进行优化，然后利用优化后的参数对数据进行分类。实验结果表明，SSA-KELM方法在多个数据集上的分类性能优于传统的KELM算法和其他优化算法。

参考文献

[1] 丁倩雯.基于图像特征分析的冰雹检测方法研究[J].[2024-01-09].

[2] 刘新建,孙中华.狮群优化核极限学习机的分类算法[J].电子技术应用, 2022(002):048.

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