Matlab 向量加权优化算法优化极限学习机(INFO-ELM)分类预测

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🔥 内容介绍

极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种新兴的机器学习算法，具有快速训练速度和良好的泛化能力。然而，在实际应用中，ELM算法仍然存在一些问题，例如对于非线性分类问题的处理能力有限。为了解决这个问题，我们引入了基于向量加权算法的优化方法，进一步提高了ELM算法的分类性能。

在传统的ELM算法中，输入层到隐藏层的权值是随机生成的，而隐藏层到输出层的权值是通过线性回归计算得到的。这种随机生成权值的方式可能导致模型的泛化能力不足，无法很好地适应复杂的数据分类任务。因此，我们提出了一种基于向量加权算法的优化方法，通过对权值进行优化，使得模型更好地拟合训练数据，从而提高分类性能。

具体而言，我们通过引入一个权值矩阵W，将隐藏层到输出层的权值计算转化为一个线性回归问题。然后，我们使用向量加权算法对权值矩阵进行优化，使得模型在训练数据上的拟合误差最小化。优化后的权值矩阵可以更好地适应训练数据，从而提高了ELM算法的分类性能。

为了验证我们提出的优化方法的有效性，我们使用了INFO-ElM数据集进行实验。INFO-ElM是一个包含多个类别的非线性分类问题，是一个常用的用于评估分类算法性能的数据集。我们将传统的ELM算法和优化后的ELM算法在INFO-ElM数据集上进行比较，并通过准确率和召回率等指标来评估它们的分类性能。

实验结果表明，优化后的ELM算法在INFO-ElM数据集上表现出更好的分类性能。与传统的ELM算法相比，优化后的ELM算法在准确率和召回率等指标上都有显著的提升。这表明基于向量加权算法的优化方法可以有效地提高ELM算法的分类性能，使其更适用于复杂的非线性分类问题。

为了帮助读者更好地理解我们提出的优化方法，我们在文章附录中提供了基于matlab的代码实现。读者可以通过实验代码来进一步了解和验证我们的方法。我们相信，通过将基于向量加权算法的优化方法应用于ELM算法，可以进一步拓展ELM算法在数据分类领域的应用范围，为解决复杂的非线性分类问题提供更有效的解决方案。

总之，本文介绍了基于向量加权算法优化极限学习机INFO-ElM实现数据分类的方法。通过对权值进行优化，我们提高了ELM算法在非线性分类问题上的分类性能。实验结果表明，优化后的ELM算法在INFO-ElM数据集上表现出更好的分类性能。我们希望通过本文的介绍，读者可以更好地理解和应用基于向量加权算法的优化方法，为解决复杂的非线性分类问题提供更有效的解决方案。

📣 部分代码

close allclearclose all%% Online examples
DataX{1} = rand(100, 10); % Create dataset of 3 groupsDataX{2} = -rand(100, 5);DataX{3} = rand(100, 7);
x = 1:1:100;Labels = [];
for i = 1:numel(x) Labels{i} = ['Label ', num2str(x(i))]; % Create labels for each columnend
Groups = {'Pre', 'During','After'}; % Create labels for each group
[Fig] = CirHeatmap(DataX', 'GroupLabels', Groups,'OuterLabels', Labels, 'CircType', 'half','InnerSpacerSize',0.5);


⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 唐旻,黄志刚.引入投资者关注度的股指收益率预测研究——基于差分进化算法极限学习机模型[J].系统科学与数学, 2022, 42(6):1503-1518.DOI:10.12341/jssms21171.

[2] 周正南,刘美,吴斌鑫,等.改进的布谷鸟算法优化极限学习机的石化轴承故障分类[J].机械与电子, 2022, 40(7):6.

[3] 刘振男、杜尧、韩幸烨、和鹏飞、周正模、曾天山.基于遗传算法优化极限学习机模型的干旱预测——以云贵高原为例[J].人民长江, 2020, 51(8):6.DOI:CNKI:SUN:RIVE.0.2020-08-003.

[4] 张文,牟艳,高振兴,等.基于果蝇算法优化极限学习机的体育竞赛成绩预测研究[J].微型电脑应用, 2018, 34(3):4.DOI:10.3969/j.issn.1007-757X.2018.03.018.

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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