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雷达卡
MATLAB
实现SO-ELM
蛇群算法优化极限学习机多输入单输出的详细项目实例
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在机器学习和人工智能的快速发展中，极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）因其良好的泛化能力和极快的训练速度，成为广泛研究的热点。传统的ELM在单隐藏层前馈神经网络（SLFN）的基础上，利用随机初始化的输入权重和隐藏层偏置，并通过最小二乘法求解输出权重，避免了复杂的梯度下降优化过程。然而，随机设定的权重参数可能导致网络收敛缓慢或模型精度下降，影响泛化能力。
为了优化ELM模型的性能，近年来研究者尝试引入智能优化算法对其进行改进。其中，蛇群优化算法（Serpent Optimization Algorithm, SOA）作为一种新兴的群体智能优化方法，受到广泛关注。SOA 模拟蛇群在复杂环境中的自适应搜索
行为，结合个体与群体的协作机制，在全局搜索与局部开发之间取得平衡，具有较强的寻优能力。因此，将SOA应用于优化ELM的权重参数，有望提高模型的预测精度和稳定性 ...
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