基于差分进化算法优化的高精度极限学习机MATLAB诊断系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现差分进化与极限学习机的智能融合，通过全局优化ELM隐含层参数，显著提升模型诊断精度与收敛效率，有效避免局部最优问题，适用于复杂故障诊断场景。

详 情 说 明

基于差分进化算法优化的高精度极限学习机诊断系统

项目介绍

本项目实现了一种智能诊断优化框架，通过集成差分进化（Differential Evolution, DE）优化算法与极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）模型，构建高精度模式识别与分类预测系统。系统核心利用差分进化算法对极限学习机的隐含层参数（权重和偏置）进行全局优化搜索，有效解决了传统随机初始化参数易陷入局部最优的问题，从而显著提升模型的诊断性能和泛化能力。该系统适用于医疗诊断、工业设备故障检测等多种需要高精度分类的场景。

功能特性

• 智能参数优化：采用差分进化算法自动、全局地搜索极限学习机隐含层的最优权重和偏置，提升模型性能。
• 高性能分类模型：基于优化后的参数构建极限学习机模型，训练速度快，分类精度高。
• 全面的评估报告：提供包括准确率、精确率、召回率、F1分数在内的多维度性能评估指标。
• 可视化优化过程：生成差分进化算法迭代过程中的适应度变化曲线，便于用户观察收敛情况。
• 详细的预测输出：输出测试样本的预测标签以及对应的置信度分数矩阵。

使用方法

1. 准备数据：确保训练数据集和测试数据集已准备就绪。训练集应包含特征矩阵（m×n维）和对应的标签向量（m×1维），测试集结构与之相同。
2. 设置参数：根据需要配置差分进化算法的参数（种群规模、变异因子、交叉概率、最大迭代次数）和极限学习机的参数（隐含层节点数、激活函数类型）。
3. 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动进行参数优化、模型训练与评估。
4. 获取结果：程序运行完毕后，将得到优化后的极限学习机模型、诊断精度报告、优化过程曲线以及测试集的预测结果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)

文件说明

主程序文件作为整个系统的入口与调度核心，其承担了关键的组织与执行功能。它依次实现了系统初始化与用户参数的读取、差分进化算法的执行以寻优极限学习机隐含层参数、利用最优参数构建并训练极限学习机分类模型、使用训练好的模型对测试集进行预测并生成分类结果，以及对模型性能进行综合评估并输出精度报告与优化过程可视化图表。