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内容介绍

在当今信息时代，数据分类是一项重要的任务，对于许多领域的研究和应用都具有关键性的作用。为了实现高效准确的数据分类，许多机器学习算法被提出和应用。其中，鲸鱼算法和极限学习机（ElM）神经网络是两个备受关注的技术。本文将介绍鲸鱼算法优化ElM神经网络在数据分类中的应用。

鲸鱼算法是一种启发式优化算法，灵感来源于鲸鱼的觅食行为。鲸鱼通过个体行为和社会行为的相互作用，在复杂环境中寻找最佳的食物来源。这种行为启发了鲸鱼算法的设计，使其能够在搜索空间中高效地寻找全局最优解。鲸鱼算法具有全局搜索能力强、易于实现和收敛速度快等特点，因此在许多优化问题中取得了良好的效果。

极限学习机（ElM）神经网络是一种单隐藏层前馈神经网络，具有快速训练和良好的泛化能力。相比于传统的神经网络算法，ElM神经网络不需要对隐藏层的权重进行迭代调整，而是通过随机初始化权重后直接求解输出层的权重，从而大大减少了训练时间。此外，ElM神经网络还能够处理高维数据和大规模数据集，并且在噪声环境下也能保持较好的性能。

将鲸鱼算法与ElM神经网络相结合，可以充分发挥它们各自的优势。通过鲸鱼算法优化ElM神经网络的权重和偏置，可以提高ElM神经网络的分类性能。具体而言，鲸鱼算法可以在搜索空间中寻找到更优的权重和偏置组合，从而使ElM神经网络能够更准确地进行数据分类。此外，鲸鱼算法还可以帮助ElM神经网络避免陷入局部最优解，提高整体的分类准确率。

为了验证鲸鱼算法优化ElM神经网络在数据分类中的有效性，我们进行了一系列实验。首先，我们选择了几个经典的数据集，包括Iris、MNIST和CIFAR-10等，用于测试算法的性能。然后，我们分别使用ElM神经网络和鲸鱼算法优化ElM神经网络进行数据分类，并比较它们的分类准确率和收敛速度。实验结果表明，鲸鱼算法优化ElM神经网络在不同数据集上都取得了较好的分类性能，相比于传统的ElM神经网络，具有更高的准确率和更快的收敛速度。

部分代码

%_________________________________________________________________________%% 鲸鱼优化算法             %%_________________________________________________________________________%% The Whale Optimization Algorithmfunction [Leader_score,Leader_pos,Convergence_curve]=WOA(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)​% initialize position vector and score for the leaderLeader_pos=zeros(1,dim);Leader_score=inf; %change this to -inf for maximization problems​​%Initialize the positions of search agentsPositions=initialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb);​Convergence_curve=zeros(1,Max_iter);​t=0;% Loop counter​% Main loopwhile t<Max_iter    disp(['第',num2str(t),'次迭代']);    for i=1:size(Positions,1)                % Return back the search agents that go beyond the boundaries of the search space        Flag4ub=Positions(i,:)>ub;        Flag4lb=Positions(i,:)<lb;        Positions(i,:)=(Positions(i,:).*(~(Flag4ub+Flag4lb)))+ub.*Flag4ub+lb.*Flag4lb;                % Calculate objective function for each search agent        fitness=fobj(Positions(i,:));                % Update the leader        if fitness<Leader_score % Change this to > for maximization problem            Leader_score=fitness; % Update alpha            Leader_pos=Positions(i,:);        end            end        a=2-t*((2)/Max_iter); % a decreases linearly fron 2 to 0 in Eq. (2.3)        % a2 linearly dicreases from -1 to -2 to calculate t in Eq. (3.12)    a2=-1+t*((-1)/Max_iter);        % Update the Position of search agents     for i=1:size(Positions,1)        r1=rand(); % r1 is a random number in [0,1]        r2=rand(); % r2 is a random number in [0,1]                A=2*a*r1-a;  % Eq. (2.3) in the paper        C=2*r2;      % Eq. (2.4) in the paper                        b=1;               %  parameters in Eq. (2.5)        l=(a2-1)*rand+1;   %  parameters in Eq. (2.5)                p = rand();        % p in Eq. (2.6)                for j=1:size(Positions,2)                        if p<0.5                   if abs(A)>=1                    rand_leader_index = floor(SearchAgents_no*rand()+1);                    X_rand = Positions(rand_leader_index, :);                    D_X_rand=abs(C*X_rand(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.7)                    Positions(i,j)=X_rand(j)-A*D_X_rand;      % Eq. (2.8)                                    elseif abs(A)<1                    D_Leader=abs(C*Leader_pos(j)-Positions(i,j)); % Eq. (2.1)                    Positions(i,j)=Leader_pos(j)-A*D_Leader;      % Eq. (2.2)                end                            elseif p>=0.5                              distance2Leader=abs(Leader_pos(j)-Positions(i,j));                % Eq. (2.5)                Positions(i,j)=distance2Leader*exp(b.*l).*cos(l.*2*pi)+Leader_pos(j);                            end                    end    end    t=t+1;    Convergence_curve(t)=Leader_score;end​​​​

️ 运行结果

参考文献

[1] 赖敏,陈国彬,刘超,等.CAWOA-ELM混合模型的锅炉NOx排放量预测[J].动力工程学报, 2018, 38(11):19-24.DOI:CNKI:SUN:DONG.0.2018-11-003.

[2] 王鹏翔,沈娟,王菁旸,等.基于PCA-LMD-WOA-ELM的短期光伏功率预测[J].陕西电力, 2022(006):050.

[3] 陈资,李昌.基于KPCA-WOA-ELM的爆破飞石距离预测[J].爆破器材, 2022(002):051.

[4] 王珂珂,牛东晓,甄皓,等.基于WOA-ELM模型的中国碳排放预测研究[J].生态经济, 2020, 36(8):8.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合