BA ELM蝙蝠算法

资 源 简 介

BA ELM蝙蝠算法

详 情 说 明

蝙蝠算法优化ELM（Extreme Learning Machine，极限学习机）是一种结合生物启发式优化与机器学习的高效方法。蝙蝠算法（Bat Algorithm）模拟蝙蝠群体利用回声定位进行捕食的行为，通过调整频率、脉冲发射率及响度来实现全局优化。在优化ELM的应用中，蝙蝠算法主要用于调整ELM的隐藏层参数，如权重和偏置，从而提高模型的泛化能力和预测精度。

ELM本身以其快速训练速度和良好的泛化性能著称，但其随机初始化的权重可能导致结果不稳定。通过引入蝙蝠算法，可以系统地搜索最优参数组合，降低随机性带来的影响。具体优化思路包括：

频率调整：模拟蝙蝠搜索时的频率变化，对应参数空间的探索与开发平衡。 脉冲与响度控制：动态调整搜索步长，在初期广泛探索，后期逐步收敛到最优解附近。 适应度函数设计：通常以ELM的验证误差或分类准确率作为优化目标，驱动蝙蝠群体向高性能参数区域聚集。

这种方法特别适用于高维数据或复杂非线性问题，能够有效避免传统梯度下降法的局部最优陷阱。未来可结合其他进化算法（如粒子群优化）进一步改进收敛速度或稳定性。