作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。
个人主页:Matlab科研工作室
个人信条:格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击
在当今信息时代,数据分类是一项重要的任务,对于许多领域的研究和应用都具有关键性的作用。为了实现高效准确的数据分类,许多机器学习算法被提出和应用。其中,鲸鱼算法和极限学习机(ElM)神经网络是两个备受关注的技术。本文将介绍鲸鱼算法优化ElM神经网络在数据分类中的应用。
鲸鱼算法是一种启发式优化算法,灵感来源于鲸鱼的觅食行为。鲸鱼通过个体行为和社会行为的相互作用,在复杂环境中寻找最佳的食物来源。这种行为启发了鲸鱼算法的设计,使其能够在搜索空间中高效地寻找全局最优解。鲸鱼算法具有全局搜索能力强、易于实现和收敛速度快等特点,因此在许多优化问题中取得了良好的效果。
极限学习机(ElM)神经网络是一种单隐藏层前馈神经网络,具有快速训练和良好的泛化能力。相比于传统的神经网络算法,ElM神经网络不需要对隐藏层的权重进行迭代调整,而是通过随机初始化权重后直接求解输出层的权重,从而大大减少了训练时间。此外,ElM神经网络还能够处理高维数据和大规模数据集,并且在噪声环境下也能保持较好的性能。
将鲸鱼算法与ElM神经网络相结合,可以充分发挥它们各自的优势。通过鲸鱼算法优化ElM神经网络的权重和偏置,可以提高ElM神经网络的分类性能。具体而言,鲸鱼算法可以在搜索空间中寻找到更优的权重和偏置组合,从而使ElM神经网络能够更准确地进行数据分类。此外,鲸鱼算法还可以帮助ElM神经网络避免陷入局部最优解,提高整体的分类准确率。
为了验证鲸鱼算法优化ElM神经网络在数据分类中的有效性,我们进行了一系列实验。首先,我们选择了几个经典的数据集,包括Iris、MNIST和CIFAR-10等,用于测试算法的性能。然后,我们分别使用ElM神经网络和鲸鱼算法优化ElM神经网络进行数据分类,并比较它们的分类准确率和收敛速度。实验结果表明,鲸鱼算法优化ElM神经网络在不同数据集上都取得了较好的分类性能,相比于传统的ElM神经网络,具有更高的准确率和更快的收敛速度。
%_________________________________________________________________________%
% 鲸鱼优化算法 %
%_________________________________________________________________________%
% The Whale Optimization Algorithm
function [Leader_score,Leader_pos,Convergence_curve]=WOA(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)
% initialize position vector and score for the leader
Leader_pos=zeros(1,dim);
Leader_score=inf; %change this to -inf for maximization problems
%Initialize the positions of search agents
Positions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb);
Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);
t=0;% Loop counter
% Main loop
while t<Max_iter
disp(['第',num2str(t),'次迭代']);
for i=1:size(Positions,1)
% Return back the search agents that go beyond the boundaries of the search space
Flag4ub=Positions(i,:)>ub;
Flag4lb=Positions(i,:)<lb;
Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;
% Calculate objective function for each search agent
fitness=fobj(Positions(i,:));
% Update the leader
if fitness<Leader_score % Change this to > for maximization problem
Leader_score=fitness; % Update alpha
Leader_pos=Positions(i,:);
end
end
a=2-t*((2)/Max_iter); % a decreases linearly fron 2 to 0 in Eq. (2.3)
% a2 linearly dicreases from -1 to -2 to calculate t in Eq. (3.12)
a2=-1+t*((-1)/Max_iter);
% Update the Position of search agents
for i=1:size(Positions,1)
r1=rand(); % r1 is a random number in [0,1]
r2=rand(); % r2 is a random number in [0,1]
A=2*a*r1-a; % Eq. (2.3) in the paper
C=2*r2; % Eq. (2.4) in the paper
b=1; % parameters in Eq. (2.5)
l=(a2-1)*rand+1; % parameters in Eq. (2.5)
p = rand(); % p in Eq. (2.6)
for j=1:size(Positions,2)
if p<0.5
if abs(A)>=1
rand_leader_index = floor(SearchAgents_no*rand()+1);
X_rand = Positions(rand_leader_index, :);
D_X_rand=abs(C*X_rand(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.7)
Positions(i,j)=X_rand(j)-A*D_X_rand; % Eq. (2.8)
elseif abs(A)<1
D_Leader=abs(C*Leader_pos(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.1)
Positions(i,j)=Leader_pos(j)-A*D_Leader; % Eq. (2.2)
end
elseif p>=0.5
distance2Leader=abs(Leader_pos(j)-Positions(i,j));
% Eq. (2.5)
Positions(i,j)=distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)+Leader_pos(j);
end
end
end
t=t+1;
Convergence_curve(t)=Leader_score;
end
[1] 赖敏,陈国彬,刘超,等.CAWOA-ELM混合模型的锅炉NOx排放量预测[J].动力工程学报, 2018, 38(11):19-24.DOI:CNKI:SUN:DONG.0.2018-11-003.
[2] 王鹏翔,沈娟,王菁旸,等.基于PCA-LMD-WOA-ELM的短期光伏功率预测[J].陕西电力, 2022(006):050.
[3] 陈资,李昌.基于KPCA-WOA-ELM的爆破飞石距离预测[J].爆破器材, 2022(002):051.
[4] 王珂珂,牛东晓,甄皓,等.基于WOA-ELM模型的中国碳排放预测研究[J].生态经济, 2020, 36(8):8.
文章浏览阅读3.8k次,点赞9次,收藏28次。直接上一个工作中碰到的问题,另外一个系统开启多线程调用我这边的接口,然后我这边会开启多线程批量查询第三方接口并且返回给调用方。使用的是两三年前别人遗留下来的方法,放到线上后发现确实是可以正常取到结果,但是一旦调用,CPU占用就直接100%(部署环境是win server服务器)。因此查看了下相关的老代码并使用JProfiler查看发现是在某个while循环的时候有问题。具体项目代码就不贴了,类似于下面这段代码。while(flag) {//your code;}这里的flag._main函数使用while(1)循环cpu占用99
文章浏览阅读347次。idea shift f6 快捷键无效_idea shift +f6快捷键不生效
文章浏览阅读135次。Ecmacript 中没有DOM 和 BOM核心模块Node为JavaScript提供了很多服务器级别,这些API绝大多数都被包装到了一个具名和核心模块中了,例如文件操作的 fs 核心模块 ,http服务构建的http 模块 path 路径操作模块 os 操作系统信息模块// 用来获取机器信息的var os = require('os')// 用来操作路径的var path = require('path')// 获取当前机器的 CPU 信息console.log(os.cpus._node模块中有很多核心模块,以下不属于核心模块,使用时需下载的是
文章浏览阅读10w+次,点赞435次,收藏3.4k次。SPSS 22 下载安装过程7.6 方差分析与回归分析的SPSS实现7.6.1 SPSS软件概述1 SPSS版本与安装2 SPSS界面3 SPSS特点4 SPSS数据7.6.2 SPSS与方差分析1 单因素方差分析2 双因素方差分析7.6.3 SPSS与回归分析SPSS回归分析过程牙膏价格问题的回归分析_化工数学模型数据回归软件
文章浏览阅读7.5k次。如何利用hutool工具包实现邮件发送功能呢?1、首先引入hutool依赖<dependency> <groupId>cn.hutool</groupId> <artifactId>hutool-all</artifactId> <version>5.7.19</version></dependency>2、编写邮件发送工具类package com.pc.c..._hutool发送邮件
文章浏览阅读867次,点赞2次,收藏2次。docker安装elasticsearch,elasticsearch-head,kibana,ik分词器安装方式基本有两种,一种是pull的方式,一种是Dockerfile的方式,由于pull的方式pull下来后还需配置许多东西且不便于复用,个人比较喜欢使用Dockerfile的方式所有docker支持的镜像基本都在https://hub.docker.com/docker的官网上能找到合..._docker安装kibana连接elasticsearch并且elasticsearch有密码
文章浏览阅读1.3w次,点赞57次,收藏92次。整理 | 郑丽媛出品 | CSDN(ID:CSDNnews)近年来,随着机器学习的兴起,有一门编程语言逐渐变得火热——Python。得益于其针对机器学习提供了大量开源框架和第三方模块,内置..._beeware
文章浏览阅读7.9k次。//// ViewController.swift// Day_10_Timer//// Created by dongqiangfei on 2018/10/15.// Copyright 2018年 飞飞. All rights reserved.//import UIKitclass ViewController: UIViewController { ..._swift timer 暂停
文章浏览阅读986次,点赞2次,收藏2次。1.硬性等待让当前线程暂停执行,应用场景:代码执行速度太快了,但是UI元素没有立马加载出来,造成两者不同步,这时候就可以让代码等待一下,再去执行找元素的动作线程休眠,强制等待 Thread.sleep(long mills)package com.example.demo;import org.junit.jupiter.api.Test;import org.openqa.selenium.By;import org.openqa.selenium.firefox.Firefox.._元素三大等待
文章浏览阅读3k次,点赞4次,收藏14次。Java软件工程师职位分析_java岗位分析
文章浏览阅读2k次。Java:Unreachable code的解决方法_java unreachable code
文章浏览阅读1w次。1、html中设置标签data-*的值 标题 11111 222222、点击获取当前标签的data-url的值$('dd').on('click', function() { var urlVal = $(this).data('ur_如何根据data-*属性获取对应的标签对象