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⛄ 内容介绍
在当今信息时代，数据分类是机器学习领域中一个重要的研究方向。随着深度学习技术的快速发展，人们对于如何更好地进行数据分类提出了更高的要求。极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）作为一种新兴的机器学习算法，以其高效的训练速度和良好的泛化能力而备受关注。然而，ELM仍然存在一些问题，例如对于复杂数据集的分类效果不佳以及对于噪声数据的敏感性。为了解决这些问题，本文提出了一种基于鲸鱼算法改进的DELM分类方法，以提高数据分类的准确性和鲁棒性。
首先，让我们简要介绍一下极限学习机。ELM是一种单层前向神经网络，其核心思想是通过随机生成输入层与隐藏层之间的连接权重和偏置，然后使用最小二乘法求解输出层的权重。ELM的训练速度非常快，因为它只需一次性计算隐藏层的权重，而不需要进行迭代优化。此外，ELM具有良好的泛化能力，能够在较少的训练样本下获得较好的分类效果。
然而，ELM在处理复杂数据集时存在一些问题。由于随机生成的权重和偏置，ELM对于复杂数据集的分类效果可能不理想。此外，ELM对于噪声数据非常敏感，容易受到异常值的干扰。为了解决这些问题，我们引入了鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）来改进ELM。
鲸鱼算法是一种基于仿生学的优化算法，受到鲸鱼觅食行为的启发。该算法通过模拟鲸鱼的觅食过程，寻找最优解。在我们的DELM分类方法中，我们将鲸鱼算法与ELM相结合，以提高数据分类的准确性和鲁棒性。
具体而言，我们首先使用ELM对数据进行初始分类，得到初始权重和偏置。然后，我们使用鲸鱼算法对初始权重和偏置进行进一步优化。通过迭代调整权重和偏置，我们可以逐步提高分类的准确性。此外，我们还引入了一种自适应学习率机制，以确保算法的收敛性和稳定性。
通过在多个数据集上进行实验，我们验证了DELM分类方法的有效性。与传统的ELM算法相比，DELM在处理复杂数据集和噪声数据时表现出更好的分类效果。此外，DELM具有较高的训练速度和较好的泛化能力，适用于大规模数据分类任务。
综上所述，我们提出了一种基于鲸鱼算法改进的DELM分类方法，以提高数据分类的准确性和鲁棒性。通过将鲸鱼算法与ELM相结合，我们可以克服ELM在处理复杂数据集和噪声数据时的局限性。未来，我们将进一步探索DELM在其他机器学习任务中的应用，并进一步改进算法的性能和效果。
⛄ 核心代码
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% Whale Optimization Algorithm (WOA) source codes demo 1.0 %
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% Developed in MATLAB R2011b(7.13) %
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% Author and programmer: Seyedali Mirjalili %
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% e-Mail: ali.mirjalili@gmail.com %
% seyedali.mirjalili@griffithuni.edu.au %
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% Homepage: http://www.alimirjalili.com %
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% Main paper: S. Mirjalili, A. Lewis %
% The Whale Optimization Algorithm, %
% Advances in Engineering Software , in press, %
% DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2016.01.008 %
% %
%_________________________________________________________________________%
% This function initialize the first population of search agents
function Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb)
Boundary_no= size(ub,2); % numnber of boundaries
% If the boundaries of all variables are equal and user enter a signle
% number for both ub and lb
if Boundary_no==1
Positions=rand(SearchAgents_no,dim).*(ub-lb)+lb;
end
% If each variable has a different lb and ub
if Boundary_no>1
for i=1:dim
ub_i=ub(i);
lb_i=lb(i);
Positions(:,i)=rand(SearchAgents_no,1).*(ub_i-lb_i)+lb_i;
end
end⛄ 运行结果
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⛄ 参考文献
[1] 郝锐,王海瑞,朱贵富.基于鲸鱼算法优化深度极限学习机的锂离子电池剩余使用寿命间接预测[J].化工自动化及仪表, 2023, 50(1):37-43.
[2] 张昕.基于分布式极限学习机的不确定数据流分类技术的研究与实现[D].东北大学,2014.
[3] 林春伟,郭永洪,何金龙.改进鲸鱼算法优化核极限学习机在水质光谱分析中的应用[J].半导体光电, 2019(1):7.DOI:10.16818/j.issn1001-5868.2019.01.023.
