根据果蝇优化算法极速学习训练样本

资 源 简 介

根据果蝇优化算法极速学习训练样本

详 情 说 明

果蝇优化算法与极限学习机的结合方法

本文介绍一种结合果蝇优化算法（FOA）与极限学习机（ELM）的机器学习训练方法。该方法通过仿生智能优化技术自动确定神经网络的关键参数，提升模型性能。

核心思想分为两个阶段：首先利用果蝇优化算法动态确定ELM网络的最佳隐层神经元数量。果蝇算法模拟自然界果蝇群体的觅食行为，通过嗅觉和视觉机制在解空间中进行高效搜索，能够快速找到最优的神经元配置方案，避免了传统试错法的时间消耗。

得到优化后的网络结构后，第二阶段采用标准极限学习机方法进行训练。ELM的特点是随机初始化输入层到隐层的权重后，只需一步计算即可确定输出层权重，这使得整个训练过程非常高效。

该方法的优势在于：通过智能优化解决了ELM中隐层节点数需要人工设定的难题；结合了群体智能算法的全局搜索能力和ELM的快速计算特性；对不同的数据集具有良好的适应性，用户只需替换数据文件即可应用于新场景。

实践表明，这种混合方法在保持ELM训练速度的同时，通过FOA优化进一步提高了模型精度，适用于需要快速建模的中小规模机器学习任务。