BA EM ELM 蝙蝠算法优化

资 源 简 介

BA EM ELM 蝙蝠算法优化

详 情 说 明

蝙蝠算法优化极限学习机（BA-ELM）是一种结合了自然界蝙蝠回声定位行为与机器学习的新型优化方法。该算法通过模拟蝙蝠群体捕食时的声波频率调整和脉冲发射机制，对极限学习机的初始权值进行智能优化。

在传统极限学习机（ELM）中，随机初始化的输入权重和偏置可能导致网络性能不稳定。蝙蝠算法通过以下机制改善这一过程：首先，每只虚拟蝙蝠代表一组可能的权重解，通过频率和速度调整在解空间中进行搜索。当蝙蝠发现更优解时，会自适应地增强脉冲频率并降低响度，这种机制有效平衡了全局探索与局部开发能力。

相比传统优化方法，BA-ELM具有两个显著优势：一是声波频率的动态调节机制提高了跳出局部最优的能力，二是通过群体协作搜索加速了收敛速度。该算法特别适合处理高维非线性问题，在分类和回归任务中都表现出较好的泛化性能。

实际应用时需注意参数设置，包括蝙蝠群体的规模、频率范围以及响度衰减系数等。这些参数会直接影响算法在开发（局部搜索）和探索（全局搜索）之间的平衡。通过适当调整，BA-ELM可以在保持极限学习机训练速度优势的同时，显著提升模型的预测精度和稳定性。