基于哈里斯鹰优化的ELM神经网络实现数据分类（附带MATLAB代码）

基于哈里斯鹰优化的ELM神经网络实现数据分类（附带MATLAB代码）

在本文中，我们将探讨如何使用哈里斯鹰优化算法来改进极限学习机（ELM）神经网络，并实现数据分类任务。我们将提供相应的MATLAB代码来帮助读者理解实现过程。

ELM是一种单隐藏层前馈神经网络，其随机初始化的输入层到隐藏层之间的权重和偏置可以直接计算得出。通过使用ELM，我们可以在较短的时间内训练出具有较好泛化能力的神经网络。然而，ELM的性能仍然受到初始权重和偏置的选择的影响。为了改进ELM的性能，我们将引入哈里斯鹰优化算法。

哈里斯鹰优化算法是一种新兴的优化算法，灵感来源于哈里斯鹰在捕食过程中的行为。它通过模拟哈里斯鹰的捕食策略来搜索最佳解。算法的核心思想是通过调整候选解的位置和速度来优化目标函数。在我们的案例中，目标函数是ELM的预测性能，我们希望通过哈里斯鹰优化算法来找到最佳的权重和偏置。

以下是使用MATLAB实现基于哈里斯鹰优化的ELM神经网络的代码：

% 数据准备
load dataset.mat;  % 加载数据集，数据集包含训练数据和对应的标签</