深度学习极限学习机(Deep Extreme Learning Machine, DELM)是一种有效的非监督学习算法,用于解决分类和回归问题。然而,为了进一步提高其性能,可以使用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对DELM进行改进。在本文中,我们将介绍如何使用MATLAB实现基于PSO改进的DELM算法,并通过数据回归预测问题进行实验验证。
首先,让我们了解一下DELM算法的基本原理。DELM通过将输入层和隐含层之间的连接权重设置为随机值,并使用随机投影方法将输入数据映射到隐含层。然后,通过最小二乘法来训练输出层的权重,以实现对目标变量的回归预测。DELM具有较快的训练速度和较好的泛化性能。
PSO是一种基于群体智能的优化算法,灵感来自于鸟群觅食行为。PSO通过模拟鸟群的搜索过程来寻找最优解。在PSO中,每个解被表示为粒子的位置,并根据其自身的历史最优位置和群体的历史最优位置进行更新。通过迭代搜索,粒子逐渐收敛于最优解。
现在,我们将介绍如何将PSO应用于DELM算法,并提供MATLAB代码实现。
% 设置参数
maxIter = 100; % 最大迭代次数
swarmSize