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🔥 内容介绍
在机器学习领域,数据分类是一项重要的任务,它涉及将数据集划分为不同的类别。为了实现准确的分类,研究人员一直在探索各种算法和技术。极限学习机(Extreme Learning Machine,简称ELM)是一种被广泛应用于数据分类的机器学习算法。然而,传统的ELM算法在处理复杂数据集时可能存在一些问题,因此研究人员提出了一种基于黏菌算法的优化方法,称为SMA-ElM。
黏菌算法是一种模拟黏菌聚集行为的优化算法。它通过模拟黏菌在环境中的移动和聚集来解决优化问题。SMA-ElM算法结合了黏菌算法和ELM算法的优势,以提高数据分类的准确性和效率。
SMA-ElM算法的核心思想是通过优化隐藏层的权重和偏置来提高ELM算法的性能。在传统的ELM算法中,隐藏层的权重和偏置是随机初始化的,这可能导致分类性能不稳定。SMA-ElM算法使用黏菌算法来优化隐藏层的权重和偏置,以使其更好地适应数据集的特征。通过优化隐藏层,SMA-ElM算法能够更好地捕捉数据集的非线性特征,从而提高分类准确性。
SMA-ElM算法的步骤如下:
-
初始化隐藏层的权重和偏置。使用黏菌算法生成初始的黏菌浓度和位置。
-
计算隐藏层的输出。将输入数据与隐藏层的权重和偏置相乘,并通过激活函数得到隐藏层的输出。
-
计算输出层的权重。使用Moore-Penrose伪逆方法计算输出层的权重。
-
计算输出结果。将隐藏层的输出与输出层的权重相乘,得到最终的输出结果。
-
评估分类性能。使用评估指标(如准确率、召回率和F1值)评估SMA-ElM算法的分类性能。
通过以上步骤,SMA-ElM算法能够优化极限学习机的分类性能,并提高数据分类的准确性。实验结果表明,SMA-ElM算法在处理复杂数据集时具有较好的性能和鲁棒性。
总结起来,SMA-ElM算法是一种基于黏菌算法优化的极限学习机算法,用于实现数据分类。通过优化隐藏层的权重和偏置,SMA-ElM算法能够更好地捕捉数据集的非线性特征,从而提高分类准确性。未来,我们可以进一步研究和改进SMA-ElM算法,以应用于更多的数据分类问题。
📣 部分代码
function [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrainNew(P,T,N,TF,TYPE,IW,B)
AIN Create and Train a Extreme Learning Machine ELMTR
Syntax
[IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(P,T,N,TF,TYPE)
Description
Input
P - Input Matrix of Training Set (R*Q)
T - Output Matrix of Training Set (S*Q)
N - Number of Hidden Neurons (default = Q)
IW - 输入初始权值
B - 输入初始阈值
TF - Transfer Function:
'sig' for Sigmoidal function (default)
'sin' for Sine function
'hardlim' for Hardlim function
TYPE - Regression (0,default) or Classification (1)
Output
IW - Input Weight Matrix (N*R)
B - Bias Matrix (N*1)
LW - Layer Weight Matrix (N*S)
Example
Regression:
'sig',0) [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(P,T,20,
Y = elmtrain(P,IW,B,LW,TF,TYPE)
Classification
'sig',1) [IW,B,LW,TF,TYPE] = elmtrain(P,T,20,
Y = elmtrain(P,IW,B,LW,TF,TYPE)
See also ELMPREDICT
Yu Lei,11-7-2010
Copyright www.matlabsky.com
$Revision:1.0 $
if nargin < 2
error('ELM:Arguments','Not enough input arguments.');
end
if nargin < 3
N = size(P,2);
end
if nargin < 4
TF = 'sig';
end
if nargin < 5
TYPE = 0;
end
if size(P,2) ~= size(T,2)
error('ELM:Arguments','The columns of P and T must be same.');
end
[R,Q] = size(P);
if TYPE == 1
T = ind2vec(T);
end
[S,Q] = size(T);
Randomly Generate the Input Weight Matrix
IW = rand(N,R) * 2 - 1;
Randomly Generate the Bias Matrix
B = rand(N,1);
BiasMatrix = repmat(B,1,Q);
Calculate the Layer Output Matrix H
tempH = IW * P + BiasMatrix;
switch TF
case 'sig'
H = 1 ./ (1 + exp(-tempH));
case 'sin'
H = sin(tempH);
case 'hardlim'
H = hardlim(tempH);
end
Calculate the Output Weight Matrix
LW = pinv(H') * T';
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 周孟然,凌胜,来文豪,等.基于黏菌优化极限学习机的煤矸石多光谱识别[J].[2023-09-15].
[2] Salama R H M , Faied S M A , Elkholy M ,et al.Gene expression of programmed cell death ligand-1 (PDL-1) and vitamin D receptor (VDR) with the serum vitamin D3 in lung cancer[J].Egyptian Journal of Bronchology, 2022, 16(1):1-8.DOI:10.1186/s43168-022-00168-0.
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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