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        基于改進(jìn)麻雀搜索算法的優(yōu)化型極限學(xué)習(xí)機(jī)

        2023-09-06 12:50:56張恩輔段冰冰劉津平馬云鵬金音
        軟件工程 2023年9期
        關(guān)鍵詞:極限學(xué)習(xí)機(jī)模擬退火

        張恩輔 段冰冰 劉津平 馬云鵬 金音

        關(guān)鍵詞:極限學(xué)習(xí)機(jī);麻雀搜索算法;分組機(jī)制;模擬退火

        中圖分類號(hào):TP181 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

        0 引言(Introduction)

        極限學(xué)習(xí)機(jī)[1](Extreme Learning Machine, ELM)是黃廣斌教授于2004年提出的一種單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該模型簡(jiǎn)單、運(yùn)算速度高,具有較好的回歸預(yù)測(cè)能力[2]。然而,ELM存在隨機(jī)的權(quán)閾值,可能導(dǎo)致其出現(xiàn)穩(wěn)定性差和泛化性能不高等問(wèn)題,而群體智能優(yōu)化算法可以解決以上問(wèn)題。

        XUE等[3]于2020年提出麻雀搜索算法(Sparrow SearchAlgorithm, SSA),但該算法仍存在種群多樣性不足和易陷入局部最優(yōu)等缺點(diǎn),為進(jìn)一步提高SSA的性能,SUN等[4]將混沌映射機(jī)制與柯西變異擾動(dòng)策略結(jié)合,提升了原始算法的種群多樣性,增強(qiáng)了全局搜索能力。LIU等[5]首先利用教與學(xué)的策略擴(kuò)大算法的搜索范圍,其次結(jié)合滑動(dòng)窗口技術(shù)對(duì)ELM 的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,最后應(yīng)用于預(yù)測(cè)赤鐵礦的研磨粒度,經(jīng)過(guò)改進(jìn)的ELM擁有更快的收斂速度和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,但算法的穩(wěn)定性仍有待提高。

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