Advertisement

PSO-ELM: 粒子群优化的ELM分类算法_PSOELM_PSO-ELM方法

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

简介：
PSO-ELM是一种结合了粒子群优化（PSO）与极限学习机（ELM）技术的高效分类算法，旨在提高ELM模型在模式识别任务中的准确性和泛化能力。 PSO-ELM结合了粒子群优化算法与极限学习机的优点，通过粒子群算法对极限学习机的参数进行优化，从而提高模型的学习效率和预测准确性。这种方法在处理复杂数据集时表现出色，并且计算成本较低。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PSO-ELM: 粒子群优化的ELM分类算法_PSOELM_PSO-ELM方法
    优质
    PSO-ELM是一种结合了粒子群优化（PSO）与极限学习机（ELM）技术的高效分类算法，旨在提高ELM模型在模式识别任务中的准确性和泛化能力。 PSO-ELM结合了粒子群优化算法与极限学习机的优点，通过粒子群算法对极限学习机的参数进行优化，从而提高模型的学习效率和预测准确性。这种方法在处理复杂数据集时表现出色，并且计算成本较低。
     
  • 基于粒子群算法优化的PSO-ELM及ELM极限学习机粒子群优化
    优质
    本研究提出了一种新的机器学习方法——PSO-ELM，通过结合粒子群优化（PSO）和极限学习机（ELM），有效提升了模型的泛化能力和训练效率。 粒子群优化极限学习机的参数设置中，最佳粒子位置对应最优输入权值和隐层阈值。我自己已经运行过该程序，只需放上数据进行匹配即可使用。
     
  • 基于粒子群算法的ELM优化方法
    优质
    本研究提出了一种利用粒子群优化算法改进极限学习机(ELM)的方法，旨在提高模型在各种数据集上的泛化性能和训练效率。 PSO-ELM（粒子群算法优化极限学习机）是一种结合了粒子群优化算法与极限学习机的机器学习方法，用于提高模型的学习效率和性能。这种方法通过粒子群优化算法对极限学习机中的隐藏层权重及偏置进行优化调整，从而使得整个网络在训练过程中能够更快地收敛，并具有更好的泛化能力。
     
  • 基于PCA和PSO-ELM的工程费用估算方法: PSO-ELM预测与PCA-ELM分析
    优质
    本文提出一种结合主成分分析（PCA）及粒子群优化极限学习机（PSO-ELM）的工程成本估算新方法，包括PSO-ELM预测模型和PCA-ELM分析框架。 利用主成分分析法结合粒子群优化算法改进极限学习机模型，用于工程费用估计预测。
     
  • 基于MATLAB粒子群算法优化的ELM数据分类（含源码 3119期）.zip
    优质
    本资源提供了一种利用MATLAB实现的粒子群算法优化极端学习机(ELM)的数据分类方法，附带完整源代码，适用于深入研究与实践应用。 海神之光上传的代码全部可运行且亲测有效。 1. 代码压缩包包含主函数main.m及其他调用的m文件。 2. 所需版本为Matlab 2019b，若出现错误，请根据提示进行修改；如遇到问题无法解决，可以联系博主寻求帮助； 3. 运行操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置于当前工作目录下 - 步骤二：双击打开非main.m的其他m文件 - 步骤三：点击运行直至程序完成并输出结果 4. 如需进一步咨询或服务，包括但不限于以下内容： 1) 完整代码提供； 2) 学术论文复现； 3) MATLAB定制化程序开发； 4) 科研合作。 在智能优化算法领域，博主可以进行如下方向的合作与研究： - 遗传算法（GA）/蚁群算法（ACO）用于极限学习机（ELM）的优化 - 粒子群优化（PSO）/蛙跳算法(SFLA) 用于 ELM 的改进 - 灰狼优化(GWO)/狼群算法(WPA) 对于 ELM 的增强 - 鲸鱼优化 (WOA)/麻雀搜索算法(SSA) 在ELM上的应用 - 萤火虫算法(FA)/差分进化(DE) 用于提高ELM性能 - 其他智能方法对极限学习机的改进
     
  • PSO优化ELM及Elman网络_PSO-ELMAN_PSOELM优化算法
    优质
    简介：本文介绍了一种结合粒子群优化（PSO）与极限学习机（ELM）和Elman神经网络的方法，即PSO-ELM及PSO-ELMAN算法。该方法旨在提升ELM和Elman网络的性能，通过PSO算法优化权重和偏置参数，实现更快、更精确的学习效果。 在人工智能与机器学习领域内，神经网络是一种广泛应用的模型，能够模拟人脑的学习过程以解决复杂问题。Elman神经网络（ELM）作为一种特殊的递归神经网络，在时间序列预测及模式识别等任务中表现出色。然而，初始权重和隐层节点数量的选择对最终性能有显著影响，并通常需要大量试验与调整。 为了解决这一难题，引入了优化算法如粒子群优化（PSO）。这是一种受自然界鸟群或鱼群觅食行为启发的全局搜索方法，在解空间中随机生成一组解决方案并不断更新以寻找最佳方案。每个解决方案被称为“粒子”，具有速度和位置属性，并通过与自身历史最优解及群体整体最优解比较，持续改进其参数。 将PSO应用于ELM权重及隐层节点数量优化的过程称为**PSO优化ELM**。具体而言，在随机初始化的基础上，利用PSO算法搜索最适配置以提升性能指标（如预测精度、分类准确率）。此方法结合了ELM快速训练和PSO全局寻优特性，确保模型在保持高效性的同时达到更佳表现。 为实现这一目标，需遵循以下步骤： 1. 初始化粒子群，包括每个粒子的位置及速度。 2. 训练初步的ELM模型，并评估各位置对应的性能指标。 3. 更新个体最优解（pBest）和全局最优解（gBest）。 4. 根据当前pBest与gBest调整粒子的速度和位置。 5. 重复上述步骤直至满足停止条件，如达到最大迭代次数或达成预定性能标准。 6. 最终的gBest位置对应的ELM参数即为优化后的权重及隐层节点数。 通过这种方式，可以有效提升神经网络在特定任务中的表现。
     
  • 【ELM分类】利用灰狼算法优化ELM神经网络的数据分类方法及MATLAB代码.zip
    优质
    本资料提供了一种基于灰狼优化算法改进的极限学习机（ELM）神经网络数据分类方案及其详尽的MATLAB实现代码，适用于深入研究和实际应用。 擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真。
     
  • 基于粒子群优化的极限学习机(ELM)
    优质
    本研究提出了一种结合粒子群优化算法与极限学习机的方法，旨在提高机器学习模型的学习效率和分类准确性。通过PSO算法优化ELM中的隐藏层参数设置，实现了对复杂数据集的有效处理和高效训练，适用于各类模式识别任务。 粒子群优化（PSO）可以用于改进极限学习机（ELM），这种结合方法能够有效提升数据的回归和分类精度，比单独使用极限学习机具有更高的准确性。
     
  • 【ELM分类】利用麻雀搜索算法优化ELM神经网络的数据分类方法及MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于麻雀搜索算法优化极限学习机（ELM）神经网络进行数据分类的方法，并附带了详细的MATLAB实现代码，适用于科研与教学。 本段落涉及智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多个领域的Matlab代码模型及其运行结果。
     
  • 【ELM分类】利用海鸥算法优化ELM神经网络的数据分类及MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于海鸥算法优化极限学习机（ELM）神经网络进行数据分类的方法，并附有详细的MATLAB实现代码。 本段落介绍了多种领域的Matlab仿真代码，包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等领域的内容。