改进深度学习极限学习机分类算法实现及Matlab代码

改进深度学习极限学习机分类算法实现及Matlab代码

随着深度学习的快速发展，越来越多的深度学习算法被应用于数据分类任务中。而极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）作为一种快速、简单且高效的模型，在许多领域得到了广泛的关注和应用。但传统的ELM模型往往存在准确率低、泛化能力差等问题。因此，本文基于哈里斯鹰算法对ELM模型进行改进，提高其准确率和泛化能力。

一、ELM简介

ELM是一种单层前向神经网络模型，其输入层节点与数据特征维度一一对应，输出层节点数与特定分类任务的类别数相等，隐藏层节点数则可以自由设置。ELM训练过程分两步进行。首先，随机初始化输入层到隐藏层之间的连接权重，并将数据通过这些权重投影到隐藏层得到隐层输出。然后，通过最小平方误差法计算隐层输出与已知分类标签之间的连接权重，即为ELM的最终模型参数。

二、哈里斯鹰算法

哈里斯鹰算法是一种基于鹰群优化的全局优化算法，通过模拟鹰在空中搜索猎物的过程进行优化。鹰在搜索的过程中有采用探索性搜索和利用性搜索两种策略，其中探索性搜索旨在寻找未知领域，而利用性搜索则是针对已知领域进行深入搜索。

在本文中，我们将哈里斯鹰算法应用于ELM模型中，以优化连接权重。首先，我们随机生成一群鹰群（即一组随机初始化的ELM模型参数），并计算每个鹰群的适应度（即模型准确率）。然后，根据适应度大小对鹰群进行排序，并选择部分适应度较高的鹰作为“猎鹰”，进行探索性搜索。随着搜索过程的进行，我们不断调整参数，以使模型适应度不断提高。最终得到的模型参数即为优化后的ELM模型参数。

三、改进ELM模型

在传统ELM模型中，隐藏层节点数常常需要手动设置。而在改进的ELM模型中，我们通过哈里斯