狮群优化核极限学习机的分类算法
所屬分類：技术论文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>488 K
標簽： 核极限学习机 狮群算法 麻雀搜索算法
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文檔介紹：在核极限学习机(Kernel Based Extreme Learning Machine，KELM)分类应用的基础上，结合狮群算法(Loin Swarm Optimization，LSO)强全局寻优能力与收敛快的特性，提出一种LSO优化KELM算法。将测试准确率作为LSO优化KELM的适应度函数，根据移动位置获取最优适应度值进行数据分类测试的评价标准。采用UCI数据集仿真测试，实验结果表明，较KELM分类，LSO优化KELM可获得更优的分类准确率；较麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm，SSA)优化KELM，LSO优化KELM收敛速度快，分类性能更优。
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