使用鲸鱼算法优化KELM分类

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本文介绍了如何结合鲸鱼算法优化Kernel Extreme Learning Machine(KELM)分类。KELM是一种快速的神经网络学习算法,通过随机生成隐藏层权重和偏置,利用最小二乘法进行训练。鲸鱼算法则是受到鲸鱼群体行为启发的优化算法,具有全局搜索能力和快速收敛性。在MATLAB中,将鲸鱼算法应用于KELM分类,通过迭代优化隐藏层权重和偏置,提高分类准确率和收敛速度。实验结果显示,鲸鱼优化KELM分类在UCI iris数据集上表现出优于传统KELM和粒子群优化KELM的性能。

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使用鲸鱼算法优化KELM分类

KELM(Kernel Extreme Learning Machine)是一种基于人工神经网络的分类算法。其主要思想是将输入数据映射到高维空间中,然后在该空间中进行线性分类。而鲸鱼算法是一种近年来新兴的优化算法,其受到了自然界中鲸鱼的群体行为启发,具有较强的全局搜索能力和收敛速度。

本文主要介绍如何使用鲸鱼算法优化KELM分类,在matlab中实现该算法,并对结果进行分析。

  1. KELM分类

1.1 KELM算法

KELM算法是一种快速的人工神经网络学习算法,其主要思想是通过随机的方式生成隐藏层的权重和偏置,然后利用最小二乘法对输出层的权重进行计算,从而完成分类任务。具体来说,KELM算法的实现有以下步骤:

(1) 随机生成隐藏层的权重和偏置。其中,权重的大小通常服从[-1,1]上的均匀分布,偏置的大小通常设置为0。

(2) 将输入样本矩阵X通过隐藏层得到一个特征矩阵H,其中每一列都代表一个样本在隐藏层中的输出。

(3) 利用最小二乘法计算输出层的权重矩阵beta,通过如下公式计算:

 beta = H^T * inv(H*H^T + C*I) * T

其中,T为目标向量,C为正则化参数,I为单位矩阵。

(4) 对新的输入样本进行分类

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