FOA-ELM FOA算法优化极限学习机

资 源 简 介

FOA-ELM FOA算法优化极限学习机

详 情 说 明

在机器学习领域，极限学习机（ELM）因其训练速度快和泛化性能好而备受关注。然而，传统的ELM算法存在输入权重和隐含层偏置随机初始化的局限性。为解决这个问题，研究人员提出了使用果蝇优化算法（FOA）来优化ELM的关键参数。

FOA算法是一种模拟果蝇觅食行为的群智能优化算法。该算法通过模拟果蝇种群的嗅觉搜索和视觉定位行为，能够有效寻找最优解。将FOA应用于ELM优化时，主要针对以下两个关键点：1）优化输入层到隐含层的权值矩阵；2）优化隐含层神经元的偏置参数。

MATLAB实现FOA-ELM的过程通常包含几个核心模块：首先是果蝇种群初始化，定义搜索空间和果蝇位置；其次是ELM网络构建，包括输入层、单隐含层和输出层的设计；然后是适应度函数计算，通常采用均方误差或分类准确率作为评估指标；最后是果蝇位置的迭代更新过程，包含群体觅食行为的模拟和最优解的保留机制。

这种优化方法相比传统ELM具有明显优势：1）避免了随机初始化带来的不稳定性；2）提高了模型的泛化能力；3）保持了ELM原有的快速训练特性。在实际应用中，FOA-ELM已在故障诊断、医学诊断、金融预测等多个领域展现出优越性能。