优化核极限学习机实现数据分类——基于麻雀搜索算法的Matlab实现

最新推荐文章于 2025-12-02 20:36:53 发布
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文章介绍了使用麻雀搜索算法优化核极限学习机（KELM）参数的方法，以解决KELM在数据分类中的参数调节问题。通过Matlab实现，以鸢尾花数据集为例，详细阐述了数据处理、KELM模型定义、训练函数及麻雀搜索算法的步骤。最终，优化后的KELM模型参数用于分类任务。

优化核极限学习机实现数据分类——基于麻雀搜索算法的Matlab实现

近年来，随着数据科学技术的不断发展，人们日益重视数据分类及其在实际应用中的价值。而核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine，KELM）是一种高效的数据分类模型，但其参数调节问题一直困扰着研究者。为了解决这个问题，研究者们提出了各种各样的优化方法。本文介绍一种基于麻雀搜索算法的KELM参数优化方法，并使用Matlab实现。

首先，我们需要导入数据并对其进行处理。这里以鸢尾花数据集为例：

load fisheriris
X = meas(1:100, :);
Y = [
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优化核极限学习机实现风电数据预测——基于麻雀算法的研究
DevProZ的博客
08-09 135
本文基于麻雀算法优化核极限学习机（ELM）模型来实现风电功率的预测，并给出了相应的MATLAB代码。综上所述，本文基于麻雀算法和ELM模型实现了风电数据预测，并给出了相应的MATLAB代码。首先，读入需要预测的风电功率数据集，并进行预处理，包括数据归一化、划分训练集和测试集等。然后，定义优化核函数，采用麻雀算法对ELM的权重和偏置进行优化，进一步提高预测准确性。接着，使用经过优化的ELM模型对测试集进行预测，并计算预测误差。最后，通过绘制实际功率和预测功率的对比图来评估模型的性能。
基于麻雀搜索算法优化的核极限学习机实现数据分类（Matlab代码）
2301_79326588的博客
09-13 104
函数，它接受训练数据，测试数据，隐藏层神经元数量，最大迭代次数，麻雀数量以及参数的上下界作为输入。在ELM中，输入层的神经元接收输入数据，隐藏层的神经元通过随机生成的权重和偏置进行计算，然后将结果传递给输出层。在本文中，我们将介绍基于麻雀搜索算法优化的核极限学习机（ELM）来实现数据分类的方法。通过运行以上代码，我们可以使用基于麻雀搜索算法优化的核极限学习机对数据进行分类，并得到相应的训练准确率和测试准确率。该函数接受参数、训练数据和隐藏层神经元数量作为输入，并计算输出结果和训练数据的标签之间的匹配度。
【预测模型】基于麻雀搜索算法优化核极限学习机实现数据分类matlab代码
m0_60703264的博客
01-29 62
1 简介麻 雀 搜 索 算 法 (ｓｐａｒｒｏｗ ｓｅａｒｃｈ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＳＳＡ)提 出 时 间 是2020年，它 是 根 据 麻 雀 觅 食并逃避捕食者的行为而提出的群智能优化算法。麻雀搜索算法主要模拟了麻雀群觅食的过程。每只麻雀都有３种可能的行为：发现者：搜索食物；加入者：跟随发现 者 觅 食；侦 察 者：警...
【KELM预测】基于麻雀算法优化核极限学习机实现数据回归预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
11-10 782
极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)是近几年发展起来的一种有效的新型单隐层前馈神经网络学习算法,和传统学习算法不同的是,ELM算法的网络参数随机选取,无需调节,输出权值是通过对平方损失函数最小化得到的最小二乘解,因此该算法具有较快的学习速度和良好的泛化性能,并在多模式分类,非线性预测等领域得到了广泛的应用.但是ELM在学习过程中也不可避免的存在众多缺点,其参数的随机选取导致一系列非最优参数的生成,使得所需隐含层节点数多于传统学习算法,影响其泛化性能,并导致系统的病态;
【SSA-KELM分类】基于麻雀算法优化核极限学习机实现数据分类 matlab实现
qq_59747472的博客
01-09 923
核极限学习机（KELM）是一种快速高效的机器学习算法，近年来在数据分类领域得到了广泛的应用。然而，KELM算法的分类性能在很大程度上依赖于核函数和正则化参数的选择。为了解决这个问题，本文提出了一种基于麻雀算法优化核极限学习机（SSA-KELM）的分类方法。该方法首先利用麻雀算法对KELM算法的核函数和正则化参数进行优化，然后利用优化后的参数对数据进行分类。实验结果表明，SSA-KELM方法在多个数据集上的分类性能优于传统的KELM算法和其他优化算法。
【 matlab代码 SSA-KELM分类】基于麻雀算法优化核极限学习机实现数据分类
m0_60703264的博客
01-09 1263
核极限学习机（KELM）是一种快速高效的机器学习算法，近年来在数据分类领域得到了广泛的应用。然而，KELM算法的分类性能在很大程度上依赖于核函数和正则化参数的选择。为了解决这个问题，本文提出了一种基于麻雀算法优化核极限学习机（SSA-KELM）的分类方法。该方法首先利用麻雀算法对KELM算法的核函数和正则化参数进行优化，然后利用优化后的参数对数据进行分类。实验结果表明，SSA-KELM方法在多个数据集上的分类性能优于传统的KELM算法和其他优化算法。
【预测模型】基于麻雀搜索算法优化核极限学习机实现数据预测matlab代码
qq_59747472的博客
12-26 247
1 简介 麻 雀 搜 索 算 法 （ｓｐａｒｒｏｗ ｓｅａｒｃｈ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＳＳＡ）提 出 时 间 是2020年，它 是 根 据 麻 雀 觅 食并逃避捕食者的行为而提出的群智能优化算法。麻雀搜索算法主要模拟了麻雀群觅食的过程。每只麻雀都有３种可能的行为：发现者：搜索食物；加入者：跟随发现 者 觅 食；侦 察 者：警 戒 侦 查。其 中，发 现 者是麻雀中找 到 食 物 较 早 的 个 体，加入者则为其他个体，同时在麻雀种群中还有一定比例的个体进行侦查预警，它们的任务是在发现危险的情况下就放弃食物
【SSA-KELM分类】基于麻雀算法优化核极限学习机实现数据分类附matlab代码
matlab_dingdang的博客
01-09 921
核极限学习机（KELM）是一种快速高效的机器学习算法，近年来在数据分类领域得到了广泛的应用。然而，KELM算法的分类性能在很大程度上依赖于核函数和正则化参数的选择。为了解决这个问题，本文提出了一种基于麻雀算法优化核极限学习机（SSA-KELM）的分类方法。该方法首先利用麻雀算法对KELM算法的核函数和正则化参数进行优化，然后利用优化后的参数对数据进行分类。实验结果表明，SSA-KELM方法在多个数据集上的分类性能优于传统的KELM算法和其他优化算法。
基于麻雀算法优化的核极限学习机实现数据回归预测
2301_79330511的博客
09-09 109
通过将麻雀算法与KELM相结合，我们可以优化隐藏层权重和偏置，提高KELM的泛化能力和预测精度。为了提高KELM的性能，本文将介绍如何使用麻雀算法对KELM进行优化，以实现更准确的数据回归预测。现在我们将使用一个简单的示例来演示如何使用基于麻雀算法优化的核极限学习机进行数据回归预测。麻雀算法是一种模拟麻雀觅食行为的优化算法，它通过模拟麻雀在觅食过程中的搜索策略，来寻找最优解。在这一步，我们将使用麻雀算法来优化KELM模型的隐藏层权重和偏置。在这一步，我们使用优化后的隐藏层权重和偏置来进行数据预测。
测试开发---测试分类
最新发布
2403_89494445的博客
12-02 832
本文系统介绍了软件测试的多种分类方法。按照测试目标可分为界面、功能、性能、可靠性、安全性和易用性测试；按执行方式分为静态和动态测试；按测试方法分为白盒、黑盒和灰盒测试；按测试阶段分为单元、集成、系统、冒烟、回归和验收测试；按实施方式分为手工和自动化测试；按组织方式分为α测试和β测试。每种分类方法都详细说明了测试目的、内容和实施要点，为软件测试工作提供了全面的理论指导。
训练分类识别器
qq_32335393的博客
12-02 224
本文介绍基于OpenCVSharp4和OpenCV 3.4版本训练分类识别器的方法。使用WinForm作为视图界面，重点说明两个关键工具：opencv_createsamples用于生成样本向量文件(.vec)，opencv_traincascade用于执行分类器训练。特别指出需要选择3.5以下版本的OpenCV，因为3.4版本包含这些必要的训练工具。
SSA-DNN回归 基于麻雀搜索算法(SSA)-深度神经网络(DNN)的数据回归预测(可更换为分类
2504_94292180的博客
11-30 450
SSA-DNN回归 基于麻雀搜索算法(SSA)-深度神经网络(DNN)的数据回归预测(可更换为分类，单变量和多变量时序预测，前私)，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel可以根据需要定制更换算法例如24年最新算法CPO,BKA,RBMO等，或者PSO,WOA,GA,GWO,ABC等都可以1、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，图很多，符合您的需要3、代码中文注释清晰，质量极高。
【Python学习打卡-Day17】从二分类到多分类：ROC曲线、三大平均指标与风控利器MCC/KS
2301_76812716的博客
12-01 418
本文介绍了多分类问题的评估方法与应用策略。首先通过鸢尾花数据集展示了如何将二分类评估扩展至多分类场景，重点讲解了One-vs-Rest策略及其实现。详细解析了Micro、Macro和Weighted三种平均指标的特点与适用场景，并介绍了金融风控领域常用的MCC和KS指标。文章特别强调了一个创新思路：为每个类别寻找专属的最佳决策阈值，这种方法能显著提升分类效果。最后总结了多分类评估中的关键思维，包括维度转换、多角度评估以及灵活决策等实用技巧，为机器学习实践提供了有价值的参考。
Transport Delay模块的PLC实现(博途PLC SCL源代码)
RXXW_Dor的博客
12-01 25
一阶惯性+滞后系统建模(Easy系列PLC)基恩士PLC增量式PID。
三相异步电动机矢量控制Matlab仿真之旅
2509_94268504的博客
11-29 468
通过这次三相异步电动机矢量控制的Matlab仿真，我们不仅深入理解了矢量控制的原理，还成功在Simulink环境中搭建并验证了控制模型。仿真结果能直观地反映电机在矢量控制下的运行性能，为实际电机控制系统的设计和优化提供了重要参考。在实际应用中，可以根据具体需求进一步调整模型参数，以满足不同的控制要求。同时，这种仿真方法也能帮助我们快速验证新的控制算法和策略，为电机控制技术的发展添砖加瓦。以上就是关于三相异步电动机矢量控制Matlab仿真及报告的全部内容啦，希望能给对这方面感兴趣的小伙伴一些启发和帮助。
探索Matlab/Simulink污水废水处理仿真基准模型BSM1
2503_94171280的博客
12-02 585
Matlab/simulink污水废水处理仿真基准模型BSM1COST 是“欧盟科学技术合作组织”的简称，其英文全称是“European Co-operation in the field of Scientific and Technical Research”。BSM1所用的过程模型是已被认可的活性污泥一号模型（ASM1）和双指数沉淀速度模型。带14天晴天、阴天、雨天数据。在污水处理的研究领域，Matlab/Simulink的污水废水处理仿真基准模型BSM1可谓是一颗璀璨之星。
基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现
2501_92729044的博客
11-30 253
本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。
Matlab程序 语音降噪，卡尔曼滤波，维纳滤波，低通滤波，自适应滤波四合一。 程序会生成四种...
2500_94292699的博客
11-30 312
实测发现卡尔曼滤波对突发噪声效果不错，维纳滤波适合稳态噪声，低通简单粗暴，自适应滤波处理非平稳信号有点东西。下回试试结合深度学习的降噪方案，应该能再战十年。这段代码骨架里藏着三个关键点：音频读取时自动获取采样率fs，时间轴t的生成方式，以及后续处理保持采样率一致。这里把语音信号当作匀速运动物体来处理（虽然物理上有点鬼扯），但预测-更新的迭代机制确实能有效追踪信号变化。灰度原始信号和蓝色处理信号的搭配在论文里用烂了，但确实直观。Matlab程序 语音降噪，卡尔曼滤波，维纳滤波，低通滤波，自适应滤波四合一。
MATLAB 探索轴承动力学：从故障建模到数据模拟
2508_94202330的博客
12-01 421
MATLAB轴承动力学代码（正常、外圈故障、内圈故障、滚动体故障），根据滚动轴承故障机理建模（含数学方程建立和公式推导）并在MATLAB中采用ODE45进行数值计算。可模拟不同轴承故障类型，输出时域波形、相图、轴心轨迹、频谱图、包络谱图、滚道接触力，根据模拟数据后续可在此基础上继续开展故障诊断和剩余寿命预测。在机械工程领域，轴承的健康状态监测至关重要。通过 MATLAB 对轴承动力学进行模拟，我们能够深入了解不同故障类型下轴承的运行特性，为后续的故障诊断和剩余寿命预测打下基础。
基于时间注意力机制的BiLSTM网络(TPA-BiLSTM)一维时间序列预测算法matlab仿真,对比BiLSTM
MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++
11-28 522
本文提出了一种结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)和时间注意力机制(TPA)的时间序列预测模型TPA-BiLSTM。该模型通过BiLSTM层提取双向时序特征，再利用时间注意力机制自动学习各时间步的重要性权重，最后通过全连接层实现预测。实验采用Matlab2024b环境，核心程序包含数据归一化、模型训练和预测等步骤。结果显示，该模型在训练集和测试集上均能有效拟合实际值，平均绝对误差分别为err1和err2。理论分析表明，BiLSTM可同时捕捉过去和未来信息，而时间注意力机制通过计算能量值和softmax归一
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