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该文件包含基于哈里斯鹰算法改进的核极限学习机(KELM)分类算法的matlab源代码。

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简介：
该资源提供了一种基于哈里斯鹰算法改进的核极限学习机（KELM）分类算法的实现，并包含相应的MATLAB源代码。 这种改进后的算法旨在提升分类性能，并通过提供可直接使用的MATLAB源码，方便用户进行研究和应用。

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  • 【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
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    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。
     
  • 【KELM回归预测】利用MATLAB哈里斯鹰算法优化核极限学习机（HHO-KELM）的回归预测【附带Matlab代码 1751期】
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    本文介绍了一种基于MATLAB开发的新型HHO-KELM回归模型，结合了哈里斯鹰优化算法与核极限学习机技术，以提升回归预测精度。文章提供详尽的1751期Matlab代码支持实践应用。 海神之光上传的全部代码均可运行并经过验证可用，直接替换数据即可使用，适合初学者；1、压缩包内容包括主函数main.m文件、数据集以及多个调用函数（其他m文件）；无需单独运行这些辅助文件；2、所需软件版本为Matlab 2019b。如遇到错误，请根据提示进行相应修改；3、操作步骤如下：将所有文件放置在当前的Matlab工作目录中，然后双击打开除main.m以外的所有m文件，并点击运行直至程序完成并输出结果。 4. 若有仿真咨询需求或其他服务需要，可以联系博主； 4.1 提供博客或资源中的完整代码 4.2 复现期刊或参考文献中的内容 4.3 定制Matlab程序 4.4 开展科研合作 智能优化算法与核极限学习机(KELM)分类预测系列的程序定制及科研合作方向包括： 4.4.1 遗传算法(GA)/蚁群算法(ACO)优化KELM 4.4.2 粒子群算法(PSO)/蛙跳算法(SFLA)优化KELM 4.4.3 灰狼算法(GWO)/狼群算法(WPA)优化KELM 4.4.4 鲸鱼算法(WOA)/麻雀搜索算法(SSA)优化KELM 4.4.5 萤火虫算法(FA)/差分进化(DE)优化KELM
     
  • 哈里斯鹰优化算法_HarrisHawksOptimization_Java代码_hho算法_哈里鹰斯
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    简介：哈里斯鹰优化算法（HHO或Harris Hawks Optimization）是一种模拟自然界中哈氏鹰捕猎行为的新型元启发式优化算法。本资源提供该算法的Java实现代码，适用于各种复杂问题求解。 哈里斯鹰优化算法（Harris Hawks Optimization, HHO）的Java代码实现。该算法模拟了哈里斯鹰在自然界中的捕食行为，用于解决各种优化问题。
     
  • 【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。
     
  • 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。
     
  • 【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。
     
  • 【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。
     
  • 哈里斯鹰优化算法的源代码(HHO).zip
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    本资源提供哈里斯鹰优化算法（HHO）的完整源代码，适用于解决各种优化问题。该算法模拟了自然界中哈arris鹰的狩猎行为，具有高效、易实现的特点。 哈里斯鹰优化算法（Harris Hawks Optimization, HHO）是一种基于生物行为的智能优化算法，灵感来源于自然界中的哈里斯鹰捕食行为。该算法通过模拟鹰群在寻找猎物过程中展现出的群体协作、个体智慧以及动态策略，将其转化为解决工程问题的有效数学模型。HHO的核心思想在于模仿鹰群搜索最佳猎物位置的行为模式，并包含探索和开发两个阶段：在探索阶段中，哈里斯鹰通过随机飞行及相互追逐来扩大搜索范围；而在开发阶段，则集中于潜在含有猎物的区域进行深入细致地搜寻。这种动态平衡机制使得HHO算法能够有效地解决多模态与非线性优化问题。 主要步骤包括初始化、全局搜索和局部搜索以及更新规则等环节：在初始设置中，鹰群的位置及速度被随机生成以形成初步解集；随后的全局搜索阶段里，每只鹰依据特定概率向当前已知的最佳位置靠近，以便发现潜在最优解。与此同时，在局部搜寻过程中，则通过模仿捕食行为中的追逐策略来更新个体位置。根据迭代规则不断调整直至达到预设终止条件。 压缩包内包含以下关键文件： 1. HHO.jpg：可能是算法流程图或示意图，用于直观理解工作原理。 2. HHO.m：主程序代码，包括了主要逻辑和计算过程的实现细节。 3. Get_Functions_details.m：辅助函数脚本可能涉及目标函数定义及评估标准等信息获取； 4. main.m：启动文件通常调用HHO算法及其他相关功能，并设置参数开始优化流程； 5. initialization.m：初始化脚本，负责创建初始位置和速度分布的鹰群。 6. HHO brief.pdf：简要介绍文档或理论背景说明，涵盖基本概念、公式推导及其优势分析。 此外还有一份软件许可文件（license.txt）规定使用权限与条件。HHO算法在工程设计、数据分析及机器学习等领域具有广泛应用前景。通过理解和实现该方法可以增强对智能优化技术的理解，并为解决实际问题提供有力工具，在具体应用时需注意参数调整以适应不同场景需求并结合实际情况进行适当改良或扩展。
     
  • 哈里斯鹰优化算法的智能源代码HHO.zip
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    哈里斯鹰优化算法的智能源代码HHO.zip包含了实现高效哈里斯鹰优化算法的Python或MATLAB等编程语言的源代码，适用于解决各种复杂优化问题。 智能优化算法中的哈里斯鹰优化算法源代码可以在HHO.zip文件中找到。