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改进人工蜂群算法优化ELM分类模型

         

摘要

针对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)参数优化问题,提出改进人工蜂群算法(Improvement Artificial bee colony,IABC)优化ELM分类模型;算法采用解更新策略池代替固定不变的更新策略,将邻域搜索自适应化;优化侦察蜂搜索方式,利用Kent映射产生均匀性更优的初始随机数序列;在分类数据集中,将IABC-ELM分类模型同ELM、PSO-ELM分类模型进行对比实验;实验中,IABC-ELM模型取得了最佳的分类结果,得到了最低的输出权重范数;结果表明,IABC-ELM模型分类效果显著优于对比模型,证实了IABC算法优化ELM分类模型的有效性和优越性.

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