遗传算法优化极限学习机的权值和阈值

资 源 简 介

遗传算法优化极限学习机的权值和阈值

详 情 说 明

遗传算法优化极限学习机是一种结合进化计算与神经网络的智能优化方法，主要用于提升模型的辨识能力。其核心思路是通过遗传算法的全局搜索特性，来优化极限学习机初始随机生成的权值和阈值。

遗传算法的选择、交叉和变异操作能够有效探索解空间，避免传统极限学习机可能陷入局部最优的问题。在优化过程中，将权值和阈值编码为染色体，通过适应度函数（如分类准确率或回归误差）评估每个个体的优劣。

这种混合方法充分发挥了两种算法的优势：极限学习机的快速学习能力与遗传算法的强大优化能力。相比传统随机初始化方式，优化后的权值和阈值能使隐含层输出矩阵更具代表性，从而提升模型的泛化性能。

实际应用中需注意遗传算法参数的设置，如种群大小、迭代次数等，这些因素会直接影响优化效果和计算效率。该方法在模式识别、预测分析等领域展现出良好的应用前景。