【GOA-ELM分类】基于蝗虫算法优化极限学习机分类研究（Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码及文献

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💥1 概述

GOA-ELM分类是一种基于蝗虫算法（Grasshopper Optimization Algorithm）优化极限学习机（Extreme Learning Machine）的分类方法。蝗虫算法是一种模拟蝗虫觅食行为的优化算法，通过模拟蝗虫的觅食、跳跃和群聚行为来搜索最优解。在GOA-ELM分类中，蝗虫算法被应用于优化极限学习机的权重和阈值，以提高分类性能和准确度。

极限学习机是一种单隐层前馈神经网络，具有较快的训练速度和较好的泛化能力。它通过随机初始化权重和阈值，将输入数据映射到隐层，并利用线性回归模型进行分类。在GOA-ELM分类中，蝗虫算法被应用于优化极限学习机的权重和阈值，以提高分类性能。

在优化过程中，GOA-ELM通过搜索最优的权重和阈值，进一步提高了极限学习机的分类性能。通过模拟蝗虫的觅食、跳跃和群聚行为，蝗虫算法可以优化极限学习机的权重和阈值，以更好地捕捉数据的特征和调整模型的复杂度。

GOA-ELM分类是一种将蝗虫算法和极限学习机相结合的方法，用于提高分类性能和准确度。通过蝗虫算法的觅食、跳跃和群聚行为的模拟，可以优化极限学习机的权重和阈值，进一步提高分类性能。在实际应用中，GOA-ELM可以应用于各种分类任务，并具有较好的性能表现。

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

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[1]李永强.基于粒子群优化的极限学习机的XML文档分类中的研究与应用[D].东北大学,2013.

[2]张帅,贾如春.基于杂草优化算法优化极限学习机的DoS攻击检测研究[J].微型电脑应用, 2019, 35(4):5.DOI:CNKI:SUN:WXDY.0.2019-04-025.

🌈4 Matlab代码及文献