Advertisement

该资源包含基于麻雀算法优化核极限学习机(KELM)分类算法的Matlab源代码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该资源包含一个基于麻雀算法优化后的核极限学习机(KELM)分类算法的实现，并提供相应的MATLAB源代码。 这是一个用于分类问题的强大工具，其核心在于对KELM算法进行的改进。 用户可以方便地下载并使用该zip文件，用于进行分类任务的开发和研究。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 【预测模型】利用麻雀算法优化核极限学习机(KELM)分类算法的MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种创新方法，结合麻雀搜索算法与核极限学习机（KELM）以增强分类准确性，并附带详细的MATLAB实现代码。 【预测模型】基于麻雀算法改进核极限学习机(KELM)分类算法 matlab源码
     
  • 【预测模型】利用麻雀算法优化核极限学习机(KELM)分类算法的Matlab代码.md
    优质
    本Markdown文档提供了一种创新方法，使用麻雀搜索算法优化核极限学习机（KELM）参数，增强其分类性能，并附有详细的MATLAB实现代码。 【预测模型】基于麻雀算法改进核极限学习机(KELM)分类算法 matlab源码 该文档介绍了如何利用麻雀搜索算法对核极限学习机（KELM）进行优化，并提供了相应的MATLAB实现代码，以提高分类任务的性能和效率。
     
  • 【KELM预测】利用粒子群优化的核极限学习机(KELM)分类算法 MATLAB代码.md
    优质
    本Markdown文档提供了一种基于粒子群优化（PSO）技术与核极限学习机（KELM）相结合的新型分类算法，旨在改进机器学习中的分类精度和效率。文中详细介绍了该算法的设计原理、实现步骤及MATLAB代码实例，为科研人员和工程师提供了实用的学习资源和技术支持。 好的，请提供您希望我重写的文字内容。
     
  • 基于麻雀算法优化的核极限学习机(SSA-KELM)在时间序列预测中的应用及MATLAB实现
    优质
    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法与核极限学习机的时间序列预测模型（SSA-KELM），并提供了该模型的具体MATLAB实现方法，有效提升预测精度。 基于麻雀算法优化核极限学习机（SSA-KELM）的时间序列预测方法研究了如何利用麻雀搜索策略改进核极限学习机以提高时间序列预测的准确性。该方法在MATLAB环境中实现，代码质量高且易于理解与修改数据，适用于深度探究和实际应用。 模型评价指标包括R2、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（根均方误差）以及MAPE（平均相对百分比误差），用于全面评估预测效果。
     
  • 【预测模型】利用改良的狮群算法优化核极限学习机(KELM)分类算法的Matlab代码.md
    优质
    本文档提供了一套基于改良狮群算法优化核极限学习机（KELM）分类器的MATLAB实现代码，适用于机器学习中的分类任务。 【预测模型】基于狮群算法改进核极限学习机(KELM)分类算法的Matlab源码。该文档介绍了如何利用狮群算法优化传统的核极限学习机以提升分类性能，并提供了相应的Matlab实现代码，供研究和应用参考。
     
  • 核极限学习机(KELM)算法及其源代码优化：基于极限学习机(ELM)的改进版本，已测试通过！
    优质
    本项目介绍并实现了核极限学习机（KELM）算法，它是极限学习机（ELM）的一种高效改进版。提供详细文档与优化后的源代码，经过充分验证。 核极限学习机通过引入核函数（可选择多种不同的核函数）来解决ELM求解问题，并且一旦参数选定后结果就会稳定下来，不再包含随机因素。以下是该版本的代码，在原有基础上进行了改进以便于理解，并经过测试确认其稳定性与可用性，适合用于探究和学习。 ```matlab function model = elm_kernel_train(TrainingData, C, Kernel_type, Kernel_para) % Usage: model = elm_kernel_train(TrainingData,C,Kernel_type, Kernel_para) % Input: % TrainingData - m*n 训练数据集，包含m个样本实例以及n-1个特征， % 第一列表示标签。 % % C - 正则化系数C（通常很小）。 % % Kernel_type 核函数类型 % ``` 注意：代码中的`Kernel_para`参数用于指定核函数的具体设置或参数。
     
  • 【预测模型】利用哈里斯鹰优化的核极限学习机(KELM)分类算法 MATLAB代码.md
    优质
    本Markdown文档提供了基于哈里斯鹰优化算法改进的核极限学习机(KELM)分类方法及其MATLAB实现代码，适用于机器学习领域的研究与应用。 【预测模型】基于哈里斯鹰算法改进核极限学习机(KELM)分类算法的Matlab源码文档介绍了如何利用先进的优化技术——哈里斯鹰优化（Harris Hawk Optimization, HHO）来改善传统的核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine, KELM）分类器。通过这种结合，模型能够更有效地解决复杂的数据分类问题，并且提供了相应的Matlab代码实现这一算法改进过程的详细步骤和参数设置方法。
     
  • 基于麻雀搜索算法的极限学习机回归预测优化(SA-ELM)(含Matlab代码及数据)
    优质
    本研究提出了一种利用麻雀搜索算法优化极限学习机参数的方法（SA-ELM），以提高回归预测精度，并提供了相应的MATLAB实现代码和实验数据。 Matlab 麻雀优化算法优化极限学习机(SSA-ELM)用于回归预测，优化参数包括权值和阈值。数据来自Excel文件，为多输入单输出类型，直接替换数据即可使用，保证程序可正常运行。提供MATLAB代码。
     
  • 【DELM分类】利用MATLAB中的麻雀搜索算法优化深度学习极限学习机的数据分类【附带MATLAB源码 2235期】.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的麻雀搜索算法，用于优化深度学习极限学习机的数据分类性能。内含详细代码示例（2235期），适合研究与学习使用。 1. 提供完整代码，可直接运行。 2. 海神之光擅长领域包括路径规划、优化求解、神经网络预测、图像处理及语音处理等多种领域的Matlab仿真。 3. 支持的版本为2014a或2019b。
     
  • 基于麻雀算法优化的LSTM分类模型
    优质
    本研究提出了一种结合麻雀搜索算法优化的长短期记忆网络（LSTM）分类模型，有效提升了复杂数据集上的预测精度和泛化能力。 前30列包含特征数据，最后一列是标签数据。