【SOA-KELM分类】基于海鸥算法优化核极限学习机分类研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

核极限学习机（KELM）作为一种单层前馈神经网络，以其训练速度快、泛化能力强等优势在分类问题中得到广泛应用。然而，KELM的性能很大程度上依赖于核函数的参数选择，以及隐藏层节点的数目。传统方法通常采用经验或交叉验证等方式进行参数寻优，效率较低且容易陷入局部最优。本文提出一种基于海鸥算法（SOA）优化的KELM分类模型（SOA-KELM），旨在通过SOA的全局搜索能力，自动寻优KELM的核函数参数和隐藏层节点数目，从而提高分类精度。本文详细阐述了KELM和SOA的原理，并设计了SOA-KELM的优化过程。最后，通过多个UCI数据集的实验验证，结果表明SOA-KELM在分类精度和鲁棒性方面均优于传统KELM和其他常用的分类算法。

关键词：核极限学习机；海鸥算法；参数优化；分类；全局搜索

1. 引言

在机器学习领域，分类问题占据着重要的地位，广泛应用于图像识别、模式识别、医疗诊断等领域。近年来，涌现出各种各样的分类算法，例如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。其中，极限学习机（ELM）作为一种单层前馈神经网络，以其训练速度快、泛化性能好等优点受到研究者的广泛关注。ELM随机初始化输入权重和隐藏层偏置，使得学习过程仅需要求解一个线性方程组，从而大大提高了训练速度。

为了进一步提升ELM的性能，核极限学习机（KELM）被提出。KELM引入了核函数，将输入数据映射到高维特征空间，避免了随机选择输入权重和隐藏层偏置带来的不确定性。然而，KELM的性能受到核函数参数和隐藏层节点数目的影响，合适的参数选择对于获得良好的分类效果至关重要。传统的参数选择方法，例如网格搜索或交叉验证，计算复杂度高，且容易陷入局部最优。

近年来，群智能优化算法在解决复杂的优化问题中表现出优异的性能。例如，粒子群优化算法（PSO）、遗传算法（GA）、蚁群算法（ACO）等已被广泛应用于机器学习模型的参数优化。海鸥算法（Seagull Optimization Algorithm, SOA）是一种新兴的群智能优化算法，模拟了海鸥在自然界中的迁徙和攻击行为。SOA具有结构简单、参数少、收敛速度快、全局搜索能力强等优点，在解决各种优化问题中表现出良好的性能。

因此，本文提出一种基于海鸥算法优化的核极限学习机分类模型（SOA-KELM）。该模型利用SOA的全局搜索能力，自动寻优KELM的核函数参数和隐藏层节点数目，从而提高分类精度。本文将详细阐述KELM和SOA的原理，并设计SOA-KELM的优化过程。最后，通过多个UCI数据集的实验验证，证明SOA-KELM的有效性和优越性。

2. 核极限学习机 (KELM)

极限学习机（ELM）是一种单层前馈神经网络，其结构简单，训练速度快。

核极限学习机（KELM）在ELM的基础上引入了核函数，将输入数据映射到高维特征空间，避免了随机选择输入权重和隐藏层偏置带来的不确定性。常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数和径向基函数（RBF）。

KELM的性能受到核函数参数σσ和正则化参数CC的影响，合适的参数选择对于获得良好的分类效果至关重要。

3. 海鸥算法 (SOA)

海鸥算法（Seagull Optimization Algorithm, SOA）是一种新兴的群智能优化算法，由Gaurav Dhiman和Vijay Kumar于2019年提出。该算法模拟了海鸥在自然界中的迁徙和攻击行为，具有结构简单、参数少、收敛速度快、全局搜索能力强等优点。

SOA主要包含两个阶段：迁徙阶段和攻击阶段。

3.1 迁徙阶段

在迁徙阶段，海鸥会朝向最佳位置移动，并保持与邻近海鸥的距离，以避免碰撞。

3.2 攻击阶段

在攻击阶段，海鸥会螺旋式地向猎物移动，以增加攻击的成功率。

SOA通过交替执行迁徙阶段和攻击阶段，实现全局搜索和局部搜索的平衡，从而找到最优解。