白鲸优化算法算法改进极限学习机

白鲸优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是一种基于仿生学原理的优化算法，灵感来自于白鲸在自然界中的迁徙行为。WOA通过模拟白鲸群体的行为，实现寻找最优解的目标。

极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）是一种单隐层前馈神经网络，其特点是随机初始化隐藏层的权重和偏置，并在训练过程中仅调整输出层的权重。ELM的主要优势在于快速训练速度和良好的泛化能力。

要改进极限学习机算法，可以考虑以下几个方面：

1. 参数优化：通过调整ELM中的超参数，如隐藏层神经元数目、激活函数等，可以改善算法的性能和泛化能力。

2. 特征选择：对于高维数据集，可以利用特征选择方法来降低维度，从而提高算法的效率和准确性。

3. 样本权重调整：对于不平衡数据集，可以考虑使用样本权重调整方法，使得模型更加关注少数类别。

4. 集成学习：将多个ELM模型进行集成，如投票、平均等方式，可以进一步提高算法的性能和稳定性。

以上是一些改进极限学习机算法的常见方法，具体的改进策略可以根据具体问题和数据集进行选择和调整。