游牧算法优化ELM参数：极限学习机的最新进展

资源摘要信息:"本文介绍了一种新提出的群智能优化算法——游牧算法（Nomadic Algorithm，简称NA），并展示了其在优化极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）参数方面的应用。ELM是一种用于机器学习和模式识别的快速学习算法，而优化算法的选择对于提升ELM性能至关重要。本文所提出的游牧算法，是基于自然界游牧民族迁徙行为的一种启发式搜索策略，能够有效解决复杂优化问题。 标题中所提及的'plasticovw'和'grassq4l'可能是本文中使用的数据集名称或特定的实验参数设置。'极限学习机'是核心概念，它属于单隐层前馈神经网络的一种，因其训练速度快、泛化性能好而被广泛研究和应用。'optimization'指的是在算法设计中寻找最佳模型参数的过程，这是提高算法性能的关键步骤。'NA算法'即游牧算法，是本文的主要贡献，它是一种新型的优化技术，用于提升ELM的参数优化效果。 游牧算法（NA）是一种基于群体的优化算法，它模拟了自然界中游牧民族在寻找资源过程中所表现出的迁徙行为。这种算法通过模拟游牧群体在高维空间中根据特定规则迁移和搜索，能够有效地跳出局部最优解，提高全局搜索能力。在优化ELM参数的应用中，NA算法能够自适应地调整ELM的学习参数，从而使得ELM网络达到更好的性能。 在描述中提到的专利号***，表明游牧算法已经获得了正式的专利保护，这进一步证明了该算法的创新性和实用性。专利的申请和获取往往需要满足新颖性、创造性和实用性的要求，这从侧面反映了NA算法在优化领域具有重要的理论和应用价值。 标签中所提到的'plasticovw'和'grassq4l'可能代表了作者在进行算法测试时使用的特定数据集。数据集的选择和构建对于机器学习模型的训练和评估至关重要，不同数据集的特性和复杂度会影响模型的训练结果和泛化能力。在本文中，这些数据集可能被用作测试游牧算法优化ELM参数效果的基准测试。 '极限学习机'（ELM）是一种快速学习的神经网络，具有单隐藏层结构，其训练速度比传统的多层前馈神经网络快得多。由于其快速学习能力和较好的泛化性能，ELM在诸如分类、回归、特征学习等多种机器学习任务中都有广泛的应用。 'optimization'一词在这里指的是优化过程，它是机器学习和人工智能领域中的一个核心概念。优化的目标是找到最佳的模型参数，以使模型在给定的数据集上达到最优的预测或分类性能。在ELM参数优化的过程中，选择合适的优化算法至关重要，因为它直接关系到最终模型的性能。 'NA算法'即游牧算法，它是本研究的创新点，用于优化ELM参数。作为一种群智能算法，NA算法具有强大的全局搜索能力，能够避免局部最优解，为ELM参数优化提供了一种新的可能。 综上所述，本文提出了一种新的群智能优化算法——游牧算法，并成功应用于极限学习机的参数优化中。通过专利申请，该算法的创新性和实用性得到了权威机构的认证。同时，文章中提到的'plasticovw'和'grassq4l'数据集以及极限学习机（ELM）和优化（optimization）的概念都是在模型优化过程中不可或缺的要素。"