利用差分演化优化极限学习机神经网络

资 源 简 介

利用差分演化优化极限学习机神经网络

详 情 说 明

差分演化算法作为一种高效的群体智能优化技术，与极限学习机神经网络的结合为解决传统神经网络训练问题提供了新思路。极限学习机的核心特点在于随机生成输入层到隐藏层的权重和偏置，仅需通过解析法计算输出层权重。但这种随机性会导致网络性能不稳定，这正是引入差分演化算法的价值所在。

差分演化通过变异、交叉和选择三个核心操作对种群进行迭代优化。当应用于极限学习机时，主要针对三个关键方面进行优化：首先优化输入层到隐藏层的初始权值矩阵，其次优化隐藏层神经元的偏置参数，最后确定最优的激活函数类型。这种优化过程能显著提升网络的泛化能力，避免随机初始化带来的性能波动。

在MATLAB实现中，需要特别注意算法参数设置：种群规模通常设为待优化参数数量的5-10倍，变异因子F取0.5-1.0之间的值，交叉概率CR建议在0.3-0.9范围内调节。适应度函数的设计是整个优化的关键，一般采用验证集上的均方误差或分类准确率作为评价指标。

这种混合方法的优势在于：差分演化的全局搜索能力可以弥补极限学习机随机初始化的不足，而极限学习机的高速训练特性又能保证优化过程的效率。实际应用中，该方法特别适合处理中小规模数据集上的回归和分类问题，在保持极限学习机训练速度优势的同时，显著提高了模型的预测精度和稳定性。