用蝙蝠算法（BA）对极限学习机（ELM）的输入权值和偏执进行进行优化

资 源 简 介

用蝙蝠算法（BA）对极限学习机（ELM）的输入权值和偏执进行进行优化

详 情 说 明

在机器学习领域，极限学习机（ELM）以其快速的学习能力和良好的泛化性能而受到广泛关注。然而，ELM的输入权值和偏置通常是随机初始化的，这种随机性可能导致模型性能不稳定。为了提高ELM模型的诊断精度，可以采用蝙蝠算法（BA）对输入权值和偏置进行优化。

蝙蝠算法是一种基于群体智能的优化方法，模拟了蝙蝠在搜索猎物时的回声定位行为。通过调整蝙蝠的频率、速度和位置，BA能够在解空间中高效地寻找最优解。将BA应用于ELM的参数优化，可以避免传统随机初始化带来的性能波动，同时提升模型的收敛速度和诊断准确性。

优化过程通常分为以下几个步骤：首先，初始化蝙蝠种群，将种群中的个体表示为ELM的输入权值和偏置组合；其次，通过计算适应度函数（如分类准确率或均方误差）评估每个个体的性能；然后，根据BA的更新规则调整蝙蝠的位置，逐步逼近最优参数组合。实验表明，经过BA优化的ELM在诊断任务中表现出更高的精度和稳定性。

这种结合方式不仅充分利用了ELM的快速学习特性，还通过BA的智能搜索能力克服了随机初始化的局限性，为复杂分类问题提供了更可靠的解决方案。