改进花朵授粉算法的深度学习极限学习机实现数据分类

改进花朵授粉算法的深度学习极限学习机实现数据分类

深度学习在图像、语音、自然语言处理等领域取得了重大突破，但其需要大量的标注数据和计算资源。为了克服这些问题，极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）被提出。它是一种单层前向网络，可以快速训练和推理，而且可以使用一些高效的计算技术。

然而，ELM还有一些限制，其中之一是对输入数据的表示能力不够强。为了提高ELM的性能，我们结合了花朵授粉算法（Flower Pollination Algorithm，FPA）来优化其特征提取过程。FPA是一种基于自然界中植物授粉行为的随机搜索算法。

我们设计的改进ELM使用FPA来确定最佳特征子集，以便在较少的特征下进行分类。我们将该算法命名为FPA-ELM。我们将其与传统的ELM算法进行了比较，并在四个公共数据集上进行了实验。结果表明，FPA-ELM具有更好的分类性能。

此外，在本文中，我们还提供了MATLAB代码实现FPA-ELM算法，以使该算法能够应用于更广泛的实际场景中。

下面是MATLAB代码实现：

function [TrainingTime, TestingTime, TrainingAccuracy,