改进深度学习极限学习机实现数据分类——基于海鸥算法附matlab代码

改进深度学习极限学习机实现数据分类——基于海鸥算法附matlab代码

在深度学习领域，极限学习机（ELM）是一种具有快速训练速度和较好泛化能力的前馈神经网络。然而，传统ELM模型存在着权值矩阵随机初始化方法的问题，导致模型训练难以达到最优状态。为了解决这个问题，我们结合了海鸥算法对ELM进行改进，并成功地应用于数据分类任务。

首先，我们回顾一下ELM的基本原理。ELM的特点是随机初始化输入层到隐含层之间的权值矩阵，因此训练速度非常快，但这同时也会导致模型训练效果不稳定。改进后的ELM模型引入了海鸥算法来调整权值矩阵，从而优化模型性能。

接下来介绍一下海鸥算法。海鸥算法是一种基于集群搜索的全局优化算法，其灵感来源于海鸥集群觅食行为。该算法通过自适应策略来平衡全局搜索和局部搜索，从而避免过早收敛和陷入局部最优解。在我们的ELM模型中，将海鸥算法应用于权值矩阵初始化中，可以更快地找到更优的权值矩阵，从而进一步提高模型性能并缩短训练时间。

接下来是代码实现。我们使用matlab编写了改进后的ELM模型，并对其进行了数据分类实验。以下是主要的代码片段：

% 初始化输入层到隐含层之间的权值矩阵 W 和偏置向量 b
W =