麻雀搜索算法和极限学习机(elm)算法

时间: 2024-01-06 07:02:21 浏览: 147
麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种启发式优化算法,灵感来自麻雀觅食时的行为。该算法模拟了麻雀在觅食时的个体行为和群体协作,通过不断调整环境中的搜索空间,找到最优解。SSA算法具有快速收敛、高效性和较少的参数设置等优点,在许多领域都有着广泛的应用,如工程优化、神经网络训练等。 极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)算法是一种单隐层前向神经网络学习算法,其核心思想是随机初始化输入层到隐层的权重和偏置,然后在隐层进行线性变换,最后通过输出层的线性组合得到输出结果。ELM算法具有快速学习速度、易于实现和对参数敏感度低等特点,在回归分析、分类问题和特征提取等方面有着广泛的应用。 麻雀搜索算法和极限学习机算法都是当前较为热门的优化与学习算法。前者通过模拟鸟类觅食的行为,实现对问题的优化搜索;后者则是一种快速而高效的机器学习方法。两者在实际应用中都有着不错的表现,可以根据具体问题的性质和需求选择合适的算法进行应用。值得指出的是,这两种算法都在相关领域取得了不错的成果,在日常生活中都有着广泛的应用前景。
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写一个麻雀搜索算法优化极限学习机的matlab程序

由于麻雀搜索算法(SSA)是一种新兴的优化算法,而极限学习机(ELM)则是一种广泛应用于分类和回归问题的人工神经网络。因此,将SSA算法与ELM网络相结合,可以提高ELM网络的性能。 以下是一个使用SSA算法优化ELM网络的MATLAB程序: % Load the data load iris_dataset.mat % Normalize the dataset data = zscore(irisInputs); % Set the parameters n = size(data, 1); % Number of samples m = size(data, 2); % Number of features hidden_nodes = 10; % Number of hidden nodes C = 1; % Regularization parameter % Initialize the random weights and biases input_weights = rand(hidden_nodes, m); biases = rand(hidden_nodes, 1); % Initialize the output weights output_weights = zeros(hidden_nodes, size(irisTargets, 2)); % Set the maximum number of iterations max_iter = 100; % Set the initial best solution best_sol = struct('input_weights', input_weights, 'biases', biases, 'output_weights', output_weights, 'mse', Inf); % Set the search range and step size range = 1; step_size = 0.1; % Initialize the position of the sparrows positions = rand(hidden_nodes * m + hidden_nodes, 10); for iter = 1:max_iter % Evaluate the fitness of each sparrow for i = 1:size(positions, 2) input_weights = reshape(positions(1:hidden_nodes * m, i), hidden_nodes, m); biases = reshape(positions(hidden_nodes * m + 1:end, i), hidden_nodes, 1); output_weights = pinv(input_weights * data' + biases') * irisTargets; predicted = (input_weights * data' + biases')' * output_weights; mse = mean((predicted - irisTargets).^2); if mse < best_sol.mse best_sol.input_weights = input_weights; best_sol.biases = biases; best_sol.output_weights = output_weights; best_sol.mse = mse; end end % Update the position of each sparrow for i = 1:size(positions, 2) % Calculate the distance to the best solution dist = norm(positions(:, i) - [reshape(best_sol.input_weights, [], 1); reshape(best_sol.biases, [], 1)]); % Calculate the step size s = step_size * rand() / (dist + eps); % Update the position of the sparrow positions(:, i) = positions(:, i) + s * (best_sol.input_weights(:) - positions(:, i)); positions(:, i) = positions(:, i) + s * (best_sol.biases(:) - positions(:, i)); % Apply the search range positions(:, i) = max(min(positions(:, i), range), -range); end end % Evaluate the performance of the best solution input_weights = best_sol.input_weights; biases = best_sol.biases; output_weights = best_sol.output_weights; predicted = (input_weights * data' + biases')' * output_weights; mse = mean((predicted - irisTargets).^2); accuracy = 1 - mse / var(irisTargets); % Display the results disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy * 100), '%'])
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