基于麻雀搜索算法优化的ELM神经网络实现数据分类

基于麻雀搜索算法优化的ELM神经网络实现数据分类

麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）是一种基于自然界麻雀觅食行为的优化算法，它模拟了麻雀在觅食过程中的搜索策略和飞行模式。本文将介绍如何使用麻雀搜索算法优化极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）神经网络实现数据分类，并提供相应的MATLAB代码。

ELM是一种单隐层前馈神经网络，具有快速训练速度和良好的泛化能力。它的训练过程包括两个阶段：随机初始化输入层到隐层之间的权重和偏置，然后通过解析解的方式计算输出层的权重。然而，ELM的性能很大程度上取决于初始化参数的选择。为了提高ELM的分类准确率，我们将引入麻雀搜索算法来优化ELM的参数。

以下是使用MATLAB实现基于麻雀搜索算法优化的ELM神经网络的代码：

% 麻雀搜索算法优化的ELM神经网络实现数据分类

% 数据准备
load('dataset.mat'); % 加载数据集
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