基于麻雀算法优化核极限学习机SSA-KELM实现数据分类附matlab代码

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🔥 内容介绍

在机器学习领域，数据分类是一项重要的任务。为了提高分类算法的性能，研究人员一直在寻找新的优化方法。近年来，麻雀算法（Sparrow Search Algorithm，简称SSA）作为一种新兴的优化算法，受到了广泛关注。结合SSA和核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine，简称KELM）可以实现高效的数据分类。

核极限学习机是一种基于神经网络的机器学习算法，它具有快速训练和良好的泛化能力的特点。然而，KELM的性能仍然受到初始权重和偏置的选择的影响。为了解决这个问题，研究人员引入了优化算法来寻找最佳的初始权重和偏置。其中，麻雀算法作为一种新型的优化算法，具有全局搜索和快速收敛的特点，可以有效地优化KELM的性能。

麻雀算法是基于麻雀群体行为的一种优化算法。麻雀群体以一种协作的方式搜索食物和避免危险。这种协作行为可以转化为一个优化问题，通过模拟麻雀的搜索行为来找到最佳解。麻雀算法具有多种搜索策略，如探索和开发策略，以及多种参数调整方法，如自适应权重和自适应步长。这些策略和方法使得麻雀算法具有全局搜索和快速收敛的能力。

将麻雀算法与核极限学习机相结合，可以得到一种新的分类算法，称为SSA-KELM。在SSA-KELM中，麻雀算法被用来优化KELM的初始权重和偏置。通过全局搜索和快速收敛的能力，SSA-KELM可以找到最佳的初始权重和偏置，从而提高KELM的性能。实验证明，与传统的KELM相比，SSA-KELM在数据分类任务上具有更好的性能。

总之，基于麻雀算法优化核极限学习机SSA-KELM是一种高效的数据分类方法。通过利用麻雀算法的全局搜索和快速收敛能力，SSA-KELM可以找到最佳的初始权重和偏置，从而提高KELM的性能。未来的研究可以进一步探索麻雀算法在其他机器学习任务中的应用，以及进一步改进SSA-KELM算法的性能。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 周晓彦,李大鹏,徐华南.一种基于混合特征选择和GWO-KELM模型的鸟声识别方法:202110347388[P][2023-10-02].

[2] 周晓彦,李大鹏,徐华南.一种基于混合特征选择和GWO-KELM模型的鸟声识别方法:CN202110347388.2[P].CN113066481A[2023-10-02].

[3]  Roushangar K , Shahnazi S , Sadaghiani A A .An efficient hybrid grey wolf optimization-based KELM approach for prediction of the discharge coefficient of submerged radial gates[J].Soft Computing, 2022, 27(7):3623-3640.DOI:10.1007/s00500-022-07614-7.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合