蝙蝠优化的极限学习机

资 源 简 介

蝙蝠优化的极限学习机

详 情 说 明

蝙蝠优化的极限学习机是一种结合蝙蝠算法（Bat Algorithm）与极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的改进方法，旨在提升传统ELM模型的训练效率和预测性能。

极限学习机作为单隐层前馈神经网络，通常随机生成输入层到隐层的权重，仅需优化输出层权重，具有训练速度快的优势。但随机初始化可能导致模型稳定性不足，影响泛化能力。蝙蝠算法通过模拟蝙蝠回声定位捕食的群体智能行为，对ELM的初始权重和阈值进行全局优化，从而改善模型性能。

该方法的实现主要分为三步：首先，利用蝙蝠种群在解空间中搜索，将权重和阈值编码为蝙蝠位置；其次，通过频率调节、脉冲发射率等机制动态调整搜索步长，平衡全局探索与局部开发；最后，以ELM的验证误差作为适应度函数，筛选最优参数组合。

相比传统ELM，蝙蝠优化的版本能有效减少随机初始化的不确定性，提升分类或回归任务的准确性，尤其适用于高维数据和小样本场景。其核心优势在于将生物启发算法的全局搜索能力与ELM的快速计算特性相结合，为复杂问题提供高效解决方案。