SSA-HKELM分类预测 | Matlab 麻雀算法(SSA)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测

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❤️ 内容介绍

在机器学习领域，数据分类是一个非常重要的任务。它涉及将数据点分组到不同的类别中，以便更好地理解和利用数据。在过去的几十年中，许多分类算法被开发出来，以满足不同类型的数据分类需求。然而，随着数据量的不断增加和数据复杂性的提高，传统的分类算法面临着一些挑战。为了应对这些挑战，研究人员提出了各种改进的算法，其中包括基于麻雀算法优化的核极限学习机（SSA-KELM）。

麻雀算法是一种模拟自然界中麻雀群体行为的优化算法。它受到了麻雀群体在觅食和迁徙过程中的协作和合作行为的启发。这种算法通过模拟麻雀群体中麻雀个体之间的信息交流和协调行动，来寻找问题的最优解。在SSA-KELM中，麻雀算法被应用于优化核极限学习机（KELM）的参数。

核极限学习机是一种基于神经网络的分类算法，它通过将输入数据映射到高维特征空间中，然后使用线性分类器对映射后的数据进行分类。与传统的支持向量机（SVM）相比，KELM具有更快的训练速度和更好的泛化性能。然而，KELM的性能仍然受到参数设置的影响。为了解决这个问题，研究人员引入了麻雀算法来优化KELM的参数。

在SSA-KELM中，麻雀算法被用来优化KELM的隐藏层神经元数量和正则化参数。隐藏层神经元数量决定了KELM的学习能力，而正则化参数可以控制模型的复杂度和泛化性能。通过使用麻雀算法优化这些参数，SSA-KELM能够更好地适应不同类型的数据集，并提供更准确的分类结果。

为了评估SSA-KELM的性能，研究人员进行了一系列的实验。实验结果表明，与传统的KELM和其他优化算法相比，SSA-KELM在不同的数据集上都取得了更好的分类性能。这证明了麻雀算法在优化KELM中的有效性和可行性。

总的来说，SSA-KELM是一种基于麻雀算法优化的核极限学习机，用于实现数据分类。它通过优化KELM的参数，提供了更好的分类性能和泛化能力。这种算法在处理大规模和复杂数据集时表现出色，对于解决实际问题具有重要意义。未来，我们可以进一步研究和改进SSA-KELM，以适应更多的应用场景，并推动机器学习在数据分类领域的发展。

🔥核心代码


function omega = kernel_matrix(Xtrain,kernel_type, kernel_pars,Xt)
nb_data = size(Xtrain,1);%nxm 样本数nbif strcmp(kernel_type,'RBF_kernel'), if nargin<4, XXh = sum(Xtrain.^2,2)*ones(1,nb_data);%nxn omega = XXh+XXh'-2*(Xtrain*Xtrain'); omega = exp(-omega./kernel_pars(1)); else XXh1 = sum(Xtrain.^2,2)*ones(1,size(Xt,1)); XXh2 = sum(Xt.^2,2)*ones(1,nb_data); omega = XXh1+XXh2' - 2*Xtrain*Xt'; omega = exp(-omega./kernel_pars(1)); end elseif strcmp(kernel_type,'lin_kernel') if nargin<4, omega = Xtrain*Xtrain'; else omega = Xtrain*Xt'; end elseif strcmp(kernel_type,'poly_kernel') if nargin<4, omega = (Xtrain*Xtrain'+kernel_pars(1)).^kernel_pars(2); else omega = (Xtrain*Xt'+kernel_pars(1)).^kernel_pars(2); end elseif strcmp(kernel_type,'wav_kernel') if nargin<4, XXh = sum(Xtrain.^2,2)*ones(1,nb_data); omega = XXh+XXh'-2*(Xtrain*Xtrain'); XXh1 = sum(Xtrain,2)*ones(1,nb_data); omega1 = XXh1-XXh1'; omega = cos(kernel_pars(3)*omega1./kernel_pars(2)).*exp(-omega./kernel_pars(1)); else XXh1 = sum(Xtrain.^2,2)*ones(1,size(Xt,1)); XXh2 = sum(Xt.^2,2)*ones(1,nb_data); omega = XXh1+XXh2' - 2*(Xtrain*Xt'); XXh11 = sum(Xtrain,2)*ones(1,size(Xt,1)); XXh22 = sum(Xt,2)*ones(1,nb_data); omega1 = XXh11-XXh22'; omega = cos(kernel_pars(3)*omega1./kernel_pars(2)).*exp(-omega./kernel_pars(1)); endend




❤️ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 张超虎,陈平安,孙运全.基于麻雀搜索算法优化混合核极限学习机的变压器故障诊断方法:CN202210584876.X[P].CN202210584876.X[2023-09-06].

[2] 何敏,刘建伟,胡久松.遗传优化核极限学习机的数据分类算法[J].传感器与微系统, 2017, 36(10):3.DOI:10.13873/J.1000-9787(2017)10-0141-03.

[3] 呼梦颖,杨霈轶,段建东,等.基于麻雀搜索算法优化核极限学习机的风电功率预测方法:202111247254[P][2023-09-06].

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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

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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

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4 无人机应用方面

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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 火灾扩散

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、状态估计