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在机器学习领域,数据分类一直是一个重要的研究方向。为了有效地处理大量的数据,研究人员提出了各种各样的分类算法。其中,极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)作为一种快速而有效的分类方法,受到了广泛的关注。
然而,传统的ELM算法在处理大规模数据时存在一些问题。为了克服这些问题,研究人员提出了一种基于鲸鱼算法优化核极限学习机(Whale Optimization Algorithm-optimized Kernel Extreme Learning Machine,WOA-KELM)的方法。该方法结合了鲸鱼算法和核极限学习机,以提高数据分类的准确性和效率。
那么,什么是鲸鱼算法呢?鲸鱼算法是一种基于仿生学原理的优化算法,灵感来自于鲸鱼的觅食行为。它通过模拟鲸鱼的觅食过程,来寻找最优解。鲸鱼算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等特点,被广泛应用于各种优化问题的求解。
在WOA-KELM中,首先利用鲸鱼算法对核函数的参数进行优化。核函数是ELM中的关键部分,它用于将输入数据映射到高维特征空间中。通过优化核函数的参数,可以提高数据的判别能力。然后,利用优化后的核函数,构建核极限学习机模型。在模型训练过程中,通过计算输出权重矩阵,实现对输入数据的分类。
与传统的ELM算法相比,WOA-KELM具有更高的分类准确性和更快的训练速度。这是因为鲸鱼算法能够在搜索空间中找到更优的核函数参数,从而提高数据分类的性能。此外,WOA-KELM还具有较好的鲁棒性和可扩展性,适用于处理各种类型的数据。
为了验证WOA-KELM的性能,研究人员进行了一系列的实验。实验结果表明,WOA-KELM在多个数据集上都取得了较好的分类效果。与其他常用的分类算法相比,WOA-KELM在准确率和训练时间方面都具有明显的优势。
总之,基于鲸鱼算法优化核极限学习机WOA-KELM是一种有效的数据分类方法。它通过优化核函数的参数,提高了数据分类的准确性和效率。未来,我们可以进一步研究和改进这一方法,以应用于更广泛的领域。
function [Leader_pos,Convergence_curve]=woaforkelm(kernel_type,X1,y1,Xt,yt)
dim=2;
sizepop=5;
Max_iter=10;
lb=0;
ub=1000;
Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);
for i=1:sizepop
Positions(i,:)=rand(1,dim).*(ub-lb)+lb;
end
for i=1:sizepop
p(i)=fun(Positions(i,:),X1,y1,Xt,yt,kernel_type); %计算当前个体适应度值
end
[~, index]=max(p);
Leader_pos=Positions(index,:);
Leader_score=p(index);
% Main loop
for t=1:Max_iter
a=5-t*((2)/Max_iter);
a2=-1+t*((-1)/Max_iter);
for i=1:size(Positions,1)
r1=rand;
r2=rand;
A=2*a*r1-a;
C=2*r2;
b=1;
l=(a2-1)*rand+1;
p = rand;
for j=1:size(Positions,2)
if p<0.5
if abs(A)>=1
rand_leader_index = floor(sizepop*rand+1);
X_rand = Positions(rand_leader_index, :);
D_X_rand=abs(C*X_rand(j)-Positions(i,j));
Positions(i,j)=X_rand(j)-A*D_X_rand;
elseif abs(A)<1
D_Leader=abs(C*Leader_pos(j)-Positions(i,j));
Positions(i,j)=Leader_pos(j)-A*D_Leader;
end
elseif p>=0.5
distance2Leader=abs(Leader_pos(j)-Positions(i,j));
Positions(i,j)=distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)+Leader_pos(j);
end
end
Positions(i,:)=boundary(Positions(i,:),lb,ub);
fitness=fun(Positions(i,:),X1,y1,Xt,yt,kernel_type);
if fitness>Leader_score
Leader_score=fitness;
Leader_pos=Positions(i,:);
end
end
Convergence_curve(t)=Leader_score;
end
[1] 宋丹.基于物联网的数控机床远程故障诊断系统[D].南京航空航天大学[2023-08-28].
[2] 张广炎.基于鲸鱼算法优化极限学习机的热电偶非线性补偿方法[D].湘潭大学[2023-08-28].
[3] 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.
文章浏览阅读645次。这个肯定是末尾的IDAT了,因为IDAT必须要满了才会开始一下个IDAT,这个明显就是末尾的IDAT了。,对应下面的create_head()代码。,对应下面的create_tail()代码。不要考虑爆破,我已经试了一下,太多情况了。题目来源:UNCTF。_攻防世界困难模式攻略图文
文章浏览阅读2.9k次,点赞3次,收藏10次。偶尔会用到,记录、分享。1. 数据库导出1.1 切换到dmdba用户su - dmdba1.2 进入达梦数据库安装路径的bin目录,执行导库操作 导出语句:./dexp cwy_init/[email protected]:5236 file=cwy_init.dmp log=cwy_init_exp.log 注释: cwy_init/init_123..._达梦数据库导入导出
文章浏览阅读1.9k次。1. 在官网上下载KindEditor文件,可以删掉不需要要到的jsp,asp,asp.net和php文件夹。接着把文件夹放到项目文件目录下。2. 修改html文件,在页面引入js文件:<script type="text/javascript" src="./kindeditor/kindeditor-all.js"></script><script type="text/javascript" src="./kindeditor/lang/zh-CN.js"_kindeditor.js
文章浏览阅读2.3k次,点赞6次,收藏14次。SPI的详情简介不必赘述。假设我们通过SPI发送0xAA,我们的数据线就会变为10101010,通过修改不同的内容,即可修改SPI中0和1的持续时间。比如0xF0即为前半周期为高电平,后半周期为低电平的状态。在SPI的通信模式中,CPHA配置会影响该实验,下图展示了不同采样位置的SPI时序图[1]。CPOL = 0,CPHA = 1:CLK空闲状态 = 低电平,数据在下降沿采样,并在上升沿移出CPOL = 0,CPHA = 0:CLK空闲状态 = 低电平,数据在上升沿采样,并在下降沿移出。_stm32g431cbu6
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