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基于GOOSE-KELM鹅算法优化的核极限学习机故障诊断及其优化前后的对比（含Matlab完整源码和数据）

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简介：
本研究提出了一种采用改进的KELM（核极限学习机）方法进行故障诊断，通过引入GOOSE-KELM优化算法提高模型性能，并详细比较了优化前后效果。提供完整的Matlab代码及测试数据集以供参考与验证。 1. 使用Matlab实现GOOSE-KELM鹅算法优化核极限学习机分类预测，并进行优化前后的对比（包含完整源码及数据）。 2. 输出对比图、混淆矩阵以及预测准确率，要求运行环境为Matlab 2023及以上版本。 3. 代码特点包括参数化编程设计，便于用户调整相关参数；同时注重程序结构的清晰性与注释说明的详细度。 4. 此项目适合计算机科学、电子信息工程及数学专业的大学生在课程设计、期末大作业或毕业设计时使用。 5. 创作者为机器学习领域的专家，在该领域有丰富的研究经验，专注于机器学习和深度学习中的时间序列分析、回归预测、分类识别等问题的程序开发与案例解析。自2015年起从事Matlab及Python算法仿真工作至今已有八年之久，可提供更多的仿真源码或数据集定制服务。

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  • 基于GOOSE-KELM鹅算法优化的核极限学习机故障诊断及其优化前后的对比（含Matlab完整源码和数据）
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    本研究提出了一种采用改进的KELM（核极限学习机）方法进行故障诊断，通过引入GOOSE-KELM优化算法提高模型性能，并详细比较了优化前后效果。提供完整的Matlab代码及测试数据集以供参考与验证。 1. 使用Matlab实现GOOSE-KELM鹅算法优化核极限学习机分类预测，并进行优化前后的对比（包含完整源码及数据）。 2. 输出对比图、混淆矩阵以及预测准确率，要求运行环境为Matlab 2023及以上版本。 3. 代码特点包括参数化编程设计，便于用户调整相关参数；同时注重程序结构的清晰性与注释说明的详细度。 4. 此项目适合计算机科学、电子信息工程及数学专业的大学生在课程设计、期末大作业或毕业设计时使用。 5. 创作者为机器学习领域的专家，在该领域有丰富的研究经验，专注于机器学习和深度学习中的时间序列分析、回归预测、分类识别等问题的程序开发与案例解析。自2015年起从事Matlab及Python算法仿真工作至今已有八年之久，可提供更多的仿真源码或数据集定制服务。
     
  • 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！
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    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。
     
  • 【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
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    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。
     
  • 基于极限学习机的变压器故障诊断.zip
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    本研究采用极限学习机算法进行变压器故障诊断，通过分析变压器运行数据，实现对潜在故障的有效预测和识别，提高电力系统的安全性和可靠性。 标题中的“极限学习机变压器故障诊断”指的是电力系统中一种用于检测与诊断变压器故障的技术方法，并结合标签MATLAB可以理解为这是一个使用MATLAB编程实现的极限学习机（ELM，Extreme Learning Machine）算法在变压器故障诊断领域的一个应用案例。 下面将详细介绍极限学习机及其在变压器故障诊断中的具体应用。作为一种快速的单隐层前馈神经网络训练技术，极限学习机于2004年被Huang等人提出。其独特之处在于通过随机初始化权重和偏置，并仅需一次线性求解即可得到隐藏层节点输出权重，从而大大减少了模型训练时间的同时保证了预测精度的高水平表现。 ELM的核心理念是将输入权重与隐含层节点偏置视为固定不变量，主要优化目标集中在确定输出层权值上。这种设计使得极限学习机在面对大规模数据集时展现出高效的计算性能及出色的泛化能力。 当应用于变压器故障诊断领域，ELM通常被用于特征提取和分类任务。例如，在识别绕组、绝缘或油类等不同类型的变压器故障中，各种电气（如电压、电流、谐波、局部放电）与机械参数（振动噪声）的监测数据会被收集并经过处理后输入到模型进行训练。 在提供的MATLAB代码包里包括三个主要脚本： - `main.m`：该主程序文件涵盖了从加载故障样本数据，预处理步骤，ELM模型构建、测试及结果展示等全流程。 - `elmtrain.m`：此函数负责设置网络参数如输入节点数和隐含层节点数量，并随机生成初始值后执行训练过程。 - `elmpredict.m`：用于实现预测功能的脚本，在给定新的数据样本条件下，通过已有的ELM模型计算出故障类型或程度。 通常情况下，程序会先读取变压器运行状态下的监测记录并进行必要的预处理操作（如标准化、去噪等），随后调用训练函数完成模型学习。经过充分验证后，再利用预测脚本对未知样本执行诊断任务，并通过准确率、召回率和F1分数等多种性能指标评估其有效性。 综上所述，该MATLAB实现方案不仅帮助工程师们快速掌握ELM算法在变压器故障检测中的应用技巧，还为电力系统的可靠运行提供了有力的技术保障。同时，也为此类机器学习技术在其他电力设备健康监测领域内的推广使用树立了良好示范效应。
     
  • 【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
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    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
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    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。
     
  • 粒子群算法优化极限学习机PSO_ELM.zip_极限学习机优化_elm_PSO_ELM
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    本资源提供一种基于粒子群优化的极限学习机（PSO-ELM）代码实现。通过改进的PSO算法，有效提升ELM模型性能与泛化能力，适用于机器学习领域研究和应用。 PSO粒子群算法优化极限学习机ELM参数，即PSO-ELM。
     
  • 基于粒子群优化的极限学习机MATLAB源码
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    本项目提供了一种利用粒子群优化算法改进极限学习机性能的MATLAB实现代码。通过优化输入权重和隐含层偏置，有效提升了模型在各类数据集上的分类与回归精度。 PSO-ELM（粒子群优化的极限学习机）通过调节参数能够获得很好的拟合效果，便于大家使用，并为学者和科研人员提供基础和思路。
     
  • 改良鲸鱼优化算法及其在渣油加氢参数优化中的应用——基于鲸鱼算法优化WKELM的滚动轴承故障诊断（附MATLAB源码）.zip
    优质
    本资源提供一种改进的鲸鱼优化算法，结合其在渣油加氢工艺参数优化及WKELM模型下的滚动轴承故障诊断中的创新应用，并包含实用的MATLAB编程实现代码。 改进鲸鱼优化算法及其在渣油加氢参数优化中的应用；基于鲸鱼算法优化WKELM的滚动轴承故障诊断方法，并提供相关Matlab源码。