基于松鼠算法优化极限学习机（ELM）神经网络实现数据分类

最新推荐文章于 2025-12-22 09:47:08 发布
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文章标签： 算法 神经网络 分类 Matlab
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本文探讨了如何结合松鼠算法和极限学习机（ELM）优化神经网络进行数据分类。通过MATLAB实现，文章详细介绍了数据集准备、ELM参数设置、模型构建、松鼠算法优化过程以及测试预测。使用这种方法可以提高分类准确性和训练效率。

基于松鼠算法优化极限学习机（ELM）神经网络实现数据分类

松鼠算法（Squirrel Algorithm）是一种基于仿生学原理的优化算法，它模拟了松鼠在寻找食物和建立存储库的行为。极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种快速而有效的机器学习方法，它在神经网络中使用随机权重和偏置，并通过单次前向传播来训练网络。将这两种技术相结合，可以实现对数据进行分类的优化。

在本文中，我们将介绍如何使用松鼠算法优化ELM神经网络来实现数据分类。我们将使用MATLAB编程语言来实现该算法，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一个用于训练和测试的数据集。数据集应该包含输入特征和相应的类别标签。在这里，我们假设你已经准备好了一个名为"dataset.mat"的数据集文件，其中包含了"x"和"y"两个变量，分别表示输入特征和类别标签。

接下来，我们将按照以下步骤来实现松鼠算法优化ELM神经网络：

  1. 导入数据集
load('dataset.mat');
  1. 设置ELM神经网络的参数

                

                
                
        

    


  


        

                

                  

                  

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基于松鼠算法优化ElM神经网络实现数据分类

				
			

			

				

					uote_e的博客
				

				

					07-18
					
					125
					
				

			

		

		

			
				
为了解决这个问题，本文提出了一种基于松鼠算法的优化方法，以改善ELM神经网络的分类效果。我们首先定义我们的ELM神经网络，并定义它的超参数。然后，我们可以使用松鼠算法来寻找最佳的参数组合。通过调整ELM网络的超参数，我们可以进一步提高分类的准确率。此外，这种方法也可以应用于其他类型的神经网络，以提高其性能。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花，每种花有四个属性。我们的目标是根据这四个属性来预测花的类型。这说明，利用松鼠算法优化之后的ELM神经网络对鸢尾花数据集进行分类任务的准确率达到了93.33%以上。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
基于松鼠算法优化的ELM神经网络实现数据分类（附Matlab代码）

				
			

			

				

					ByteKnight的博客
				

				

					09-11
					
					105
					
				

			

		

		

			
				
为了提高ELM的分类准确性，我们可以使用松鼠算法（Squirrel Algorithm）对ELM的参数进行优化。本文将详细介绍基于松鼠算法优化的ELM神经网络的实现过程，并提供相应的Matlab代码。在完成ELM网络的训练后，我们可以使用松鼠算法来优化ELM网络的权重和偏置。ELM神经网络是一种单隐层前向神经网络，其隐藏层的神经元权重和偏置是随机初始化的，并且在训练过程中保持不变。ELM的核心思想是通过随机初始化隐藏层的权重和偏置，将输入数据映射到高维特征空间，然后使用最小二乘法来求解输出层的权重。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
极限学习机（ELM）算法的优化变种：核极限学习机（KELM）源代码，自测可用！

				
			

			

				

					10-06
				

			

		

		

			
				
核极限学习机，引入核函数（多种核函数自选）解决ELM求解问题，一旦参数选定，结果就稳定下来，不再混入随机。在原来版本上加入自己理解改写，使得代码更容易理解。本版本自己测试过，稳定可用，适合探究学习！
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 training data with m instances and
%                          n-1 features and the first column represents the labels
% 

% C  - Regularization coefficient C(usually very small)
% Kernel_type               

			
		

	





	

		

			

				
					
极限学习机（ELM）从原理到程序实现（附完整代码）

					
热门推荐

				
			

			

				

					思绪无限的博客
				

				

					06-07
					
					11万+
					
				

			

		

		

			
				
摘要：极限学习机（ELM）是当前一类非常热门的机器学习算法，被用来训练单隐层前馈神经网络（SLFN）。本篇博文尽量通俗易懂地对极限学习机的原理进行详细介绍，之后分析如何用MATLAB实现该算法并对代码进行解释。本文主要内容如下：算法的原理、算法程序实现、点击跳转至全部文件下载页

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
【预测模型-ElM分类】基于松鼠算法优化ElM神经网络实现数据分类附matlab代码

				
			

			

				

					m0_60703264的博客
				

				

					10-18
					
					54
					
				

			

		

		

			
				
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。​⛄ 内容介绍为了提高极限学习机(ELM)数据分类的精度,提出了松鼠算法(SSA)的ELM分类器参数优化方法(SSA-ELM),将CV训练所得多个模型的平均精度作为SSA的...

			
		

	





	

		

			

				
					
【预测模型-ELM预测】基于松鼠算法优化极限学习机预测附matlab代码

				
			

			

				

					matlab_dingdang的博客
				

				

					10-17
					
					451
					
				

			

		

		

			
				
​极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)是一种新型的前馈神经网络,该网络由广义逆直接求出输出层权重,使得其具有误差小,速度快的优点.但针对具体问题,ELM不能自动寻找到最佳的网络结构,从而造成该算法模型针对复杂,无规律性的数据精度及稳定性较差.为了提高极限学习机的泛化能力和预测精度,提出利用松鼠优化极限学习机算法对不同数据进行预测.使用松鼠算法选择最优的隐含层偏差和输入权值矩阵,计算出输出权值矩阵,从而提高ELM的精度及稳定性。

			
		

	





	

		

			

				
					
【DELM分类】基于松鼠算法改进深度学习极限学习机实现数据分类附matlab代码

				
			

			

				

					m0_60703264的博客
				

				

					05-05
					
					52
					
				

			

		

		

			
				
1 简介人工神经网络的最大缺点是训练时间太长从而限制其实时应用范围,近年来,极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的提出使得前馈神经网络的训练时间大大缩短,然而当原始数据混杂入大量噪声变量时,或者当输入数据维度非常高时,极限学习机算法的综合性能会受到很大的影响.深度学习算法的核心是特征映射...

			
		

	





	

		

			

				
					
基于松鼠算法优化的正则化极限学习机(RELM)的分类问题求解

				
			

			

				

					Jack旭的博客
				

				

					06-30
					
					832
					
				

			

		

		

			
				
由前文可知，RELM的初始权值和阈值都是随机产生。每次产生的初始权值和阈值具有满目性。本文利用松鼠算法对初始权值和阈值， 以及正则项进行优化。极限学习机的结构是一种典型的单隐层前馈 神经网络( SLFN)。采用随机法产生训练集和测试集，其中训练集包含 500 个样本，测试集包含 69 个样本。采用随机法产生训练集和测试集，其中训练集包含 500 个样本，测试集包含 69 个样本。适应度函数为，训练集和测试集（验证集）的分类错误率，分类错误率越低，代表分类正确率越高。作为输出，设定隐含层节点为。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于松鼠算法优化混合核极限学习机(HKELM)的分类问题求解

				
			

			

				

					Jack旭的博客
				

				

					08-06
					
					778
					
				

			

		

		

			
				
松鼠算法原理请参考：https://blog.youkuaiyun.com/u011835903/article/details/116223542。采用随机法产生训练集和测试集，其中训练集包含 500 个样本，测试集包含 69 个样本。采用随机法产生训练集和测试集，其中训练集包含 500 个样本，测试集包含 69 个样本。目前常用的核函数主要有线性、多项式、径向基、Sigmoid 等核函数。适应度函数为，训练集和测试集（验证集）的分类错误率，分类错误率越低，代表分类正确率越高。一 RBF、Poly核函数。

			
		

	





	

		

			

				
					
基于松鼠算法改进深度学习极限学习机实现数据回归预测附matlab代码

				
			

			

				

					m0_60703264的博客
				

				

					11-10
					
					56
					
				

			

		

		

			
				
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ????个人主页：Matlab科研工作室????个人信条：格物致知。​⛄ 内容介绍人工时间的最大缺点是训练太长，因为它在应用神经网络的时间范围内，持续不断地限制神经网络，最大限度地限制学习机(Extreme Learning Machine...

			
		

	





	

		

			

          精选资源
				
					
【DELM分类】基于松鼠算法改进深度学习极限学习机实现数据分类附matlab代码.zip

				
			

			

				

					05-06
				

			

		

		

			
				
【DELM分类】基于松鼠算法改进深度学习极限学习机实现数据分类是一种高效的数据分析方法，结合了深度学习和极限学习机（ELM）的优势，同时引入了松鼠搜索算法来优化模型参数。这种方法旨在提高分类性能，尤其适用于...

			
		

	





	

		

			

				
					
LeetCode热题100--70. 爬楼梯--简单

				
			

			

				

					2301_80071187的博客
				

				

					12-20
					
					218
					
				

			

		

		

			
				
这道题考察爬楼梯问题，每次可以爬1或2个台阶，求爬到n阶的不同方法数。采用动态规划解法，初始化dp数组，dp[0]=1，dp[1]=1。对于i≥2，dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]，即当前台阶的方法数等于前两个台阶方法数之和。最终返回dp[n]即为结果。该解法时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。

			
		

	





	

		

			

				
					
【算法笔记】AC自动机

				
			

			

				

					u012559967的专栏
				

				

					12-19
					
					724
					
				

			

		

		

			
				
AC自动机: AC自动机是一种高效的多模式字符串匹配算法，它巧妙地将 Trie树的字典结构与 KMP算法的失配指针思想相结合，能同时在一段文本中查找多个模式串的所有出现位置，广泛应用于敏感词过滤、生物信息学序列分析等领域。在字符串匹配领域，我们会遇到两类问题：单模式匹配：给定一个文本字符串和一个模式字符串，判断模式字符串是否出现在文本字符串中。《【算法笔记】KMP算法》多模式匹配：给定一个文本字符串和多个模式字符串，判断所有模式字符串是否出现在文本字符串中。解决方案：AC自动机算法。

			
		

	





	

		

			

				
					
(leetcode) 力扣100 15轮转数组（环状替代）

				
			

			

				

					qq_62235017的博客
				

				

					12-18
					
					999
					
				

			

		

		

			
				
我们利用这个过程，首先计算需要多少个从起点走回起点的圈数（count，为数组长度与步数的最大公约数，具体推推导后面会给），然后再遍历每一圈，通过创建一个临时变量（current,next，类似于指针的作用），来存储需要移动的变量将其移动到下一个位置，而下一个位置变为信的需移动变量，直到走完当前圈数。我们可以把数组想象一个圆圈，如果我们每次固定步数前进，肯定会在有限圈数回到出发点，这个过程中，有可能会遍历完数组所有数，有可能遍历有限数。这句话的意思是：在这个游戏中，你启动一次任务，只能覆盖到。

			
		

	





	

		

			

				
					
力扣刷题笔记-组合总和

				
			

			

				

					qq_42622072的博客
				

				

					12-21
					
					503
					
				

			

		

		

			
				
比如candidates = [2,3,6,7], target = 7的时候，第一次先选一个数2，把2加入到path中，这时还没有达到target的值，可以再选一个数，这时还是可以按顺序选[2,3,6,7]中的所有数，做循环尝试，可以就再选2试试，这时path中已经有[2，2]了，和还是没达到target，还可以继续加数，再加一个2试试，最后发现[2，2，2]后面再加数已经不行了，加任何数都走不通了，那么就会把最后加进去的那个 2 踢掉，回到 [2, 2] ，然后在这一层尝试别的选择。

			
		

	





	

		

			

				
					
Leetcode 79 最佳观光组合

				
			

			

				

					im_AMBER的博客
				

				

					12-17
					
					584
					
				

			

		

		

			
				
每个元素只遍历一次只用了两个变量O(n)O(1)公式拆分是核心：将原得分公式拆分为，把双变量问题转化为单变量的遍历问题。贪心维护最优值：遍历j时，用best维护之前所有i < j中的最大值，这样每一步只需要 O (1) 计算，整体时间复杂度是 O (n)。遍历顺序：因为要求i < j，所以从j=1开始遍历，先计算当前j的得分，再更新best（避免 j 自己和自己配对）。

			
		

	





	

		

			

				
					
最小函数值(minval)（信息学奥赛一本通- P1370）

					
最新发布

				
			

			

				

					布心老混子
				

				

					12-22
					
					302
					
				

			

		

		

			
				
初始化：读取第一组函数参数，计算前 m 个值推入优先队列，建立初始的“最小m数”集合。动态更新依次读取后续 n−1 组函数参数。对于每组函数，从 x=1 开始计算。若 f(x)<q.top()：说明找到了更优解，执行pop()和push(f(x))。若 f(x)≥q.top()：触发单调性剪枝，直接break。结果输出：由于大根堆弹出顺序是从大到小，需要将元素暂存入数组，最后倒序输出以满足题目从小到大的要求。

			
		

	





	

		

			

				
					
算法基础（背包问题）-完全背包

				
			

			

				

					2401_87986548的博客
				

				

					12-20
					
					860
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了完全背包问题的三种典型应用场景及解法。首先通过牛客网模板题讲解基础完全背包的两种状态（不超过容量和恰好装满），给出状态转移方程和初始化技巧。其次以洛谷P1616为例展示完全背包在采药问题中的简单应用。最后通过P2918和P5662两道题，分别演示了完全背包在"至少重量"限制和动态规划与贪心结合的场景下的解法。所有解法均包含状态表示、转移方程、初始化和空间优化思路，并附参考代码实现。文章通过具体题目展现了完全背包问题的灵活应用和变通解法。

			
		

	





	

		

			

				
					
深入解析 JVM 垃圾回收算法：经典 vs 新型 GC 算法

				
			

			

				

					Knight
				

				

					12-20
					
					948
					
				

			

		

		

			
				
Java垃圾回收算法演进：从传统到现代 摘要： Java垃圾回收算法经历了从传统到现代的演进过程。传统算法包括标记-清除（存在内存碎片问题）、标记-整理（解决碎片但开销大）、复制算法（适合年轻代）和分代收集（区分不同生命周期对象）。现代算法如G1采用分区思想实现低停顿，ZGC和Shenandoah通过并发标记/整理实现毫秒级停顿，都基于三色标记法解决并发问题。随着JDK更新，垃圾回收技术不断优化，G1适用于可控停顿场景，而ZGC/Shenandoah更适合大内存低延迟系统，代表未来发展方向。不同算法各有优劣

			
		

	





	

		

			

				
					

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
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            点击重新获取
          

        

        
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