基于麻雀搜索算法优化ELM神经网络实现数据分类

基于麻雀搜索算法优化ELM神经网络实现数据分类

在本文中，我们将介绍如何使用麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm，SSA）来优化极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）神经网络，以实现数据分类任务。同时，我们还将提供相应的 MATLAB 代码供读者参考和实践。

ELM是一种单层前馈神经网络，其在训练阶段仅需对随机初始化的隐藏层权重进行一次线性回归，从而大大提高了训练速度。然而，ELM的性能高度依赖于隐藏层权重的随机初始化，而且对于某些复杂的数据集，ELM可能无法达到较高的分类准确率。为了解决这些问题，我们将引入麻雀搜索算法作为ELM神经网络的优化算法。

麻雀搜索算法是一种模拟麻雀觅食行为的优化算法，通过模拟麻雀的寻食策略，找到最优解。该算法包括了探索和利用两个阶段，以在搜索空间中找到最优解。对于本文的问题，我们将使用SSA来优化ELM神经网络的隐藏层权重。

下面是使用MATLAB实现基于SSA优化的ELM神经网络的示例代码：

% ELM神经网络参数设置
numHiddenNeurons = 100;  % 隐藏层神经元数量
activationFunction