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改進(jìn)人工蜂群算法優(yōu)化ELM分類(lèi)模型
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

武警工程大學(xué) 信息工程系,武警工程大學(xué) 信息工程系,武警工程大學(xué) 信息工程系

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP391.4

基金項目:

國家自然科學(xué)基金(61402529); ;武警工程大學(xué)基礎研究基金(WJY201603)


Improved Artificial Bee Colony optimize ELM classification model
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    摘要:

    針對極限學(xué)習機(Extreme Learning Machine,ELM)參數優(yōu)化問(wèn)題,提出改進(jìn)人工蜂群算法(Improvement Artificial bee colony, IABC)優(yōu)化ELM分類(lèi)模型。算法采用解更新策略池代替固定不變的更新策略,將鄰域搜索自適應化;優(yōu)化偵察蜂搜索方式,利用Kent映射產(chǎn)生均勻性更優(yōu)的初始隨機數序列。在分類(lèi)數據集中,將IABC-ELM分類(lèi)模型同ELM、PSO-ELM分類(lèi)模型進(jìn)行對比實(shí)驗。實(shí)驗中,IABC-ELM模型取得了最佳的分類(lèi)結果,得到了最低的輸出權重范數。結果表明,IABC-ELM模型分類(lèi)效果顯著(zhù)優(yōu)于對比模型,證實(shí)了IABC算法優(yōu)化ELM分類(lèi)模型的有效性和優(yōu)越性。

    Abstract:

    Due to the drawbacks of parameter optimization in Extreme learning Machine, an Improved Artificial Bee Colony was proposed to optimize ELM classification model. In the IABC algorithm, the solution update strategy pool was used to replace the fixed update strategy; Optimized the search mode of scouts; The initial random number sequence generated by Kent mapping for better uniformity. In the classification data set, IABC-ELM classification model was compared with the ELM and PSO-ELM classification model. IABC-ELM model obtains the best classification result and the lowest output weight norm. The results show that the classification performance of IABC-ELM model is significantly better than that of the contrast model. Confirmed the validity and superiority of the IABC algorithm to optimize the ELM classification model.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

趙虎,左開(kāi)偉,覃永震.改進(jìn)人工蜂群算法優(yōu)化ELM分類(lèi)模型計算機測量與控制[J].,2016,24(10).

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歷史
  • 收稿日期:2016-07-11
  • 最后修改日期:2016-07-11
  • 錄用日期:2016-07-22
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2016-11-09
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