| 基于改进烟花算法的ELM分类模型 |
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| 引用本文： | 刘唐,周创明,周炜,王晓丹.基于改进烟花算法的ELM分类模型[J].火力与指挥控制,2020,45(2):10-15. |
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| 作者姓名： | 刘唐 周创明 周炜 王晓丹 |
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| 作者单位： | 解放军31436部队,沈阳110000,空军工程大学防空反导学院,西安710051,西安财经大学行知学院,西安710038,空军工程大学防空反导学院,西安710051 |
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| 摘 要： | 针对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的性能必须依赖于大量隐层节点的问题,提出了基于改进烟花算法(Improved Fireworks Algorithm,IFWA)的ELM分类模型。用改进的烟花算法进行迭代搜索,求得N个最优的烟花;选择ELM测试数据集的RMSE作为改进烟花算法的适应度值函数,来优化ELM每个隐层节点的输入权值和偏置,使得节点的决策水平提高,从而使ELM的决策性能显著提高;采用KDD99数据集验证表明:改进烟花算法的极限学习机(IFWAELM)能够以较少的隐层节点得到更高的测试平均正确率,提高了极限学习机的泛化性能。5种同类算法性能对比实验也表明IFWAELM是效果最优的。
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| 关 键 词： | 极限学习机 隐层节点 改进烟花算法 IFWAELM 测试平均正确率 |
The Extreme Learning Machine Classification Model Based on Improved Fireworks Algorithm |
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| LIU Tang,ZHOU Chuang-ming,ZHOU Wei,WANG Xiao-dan.The Extreme Learning Machine Classification Model Based on Improved Fireworks Algorithm[J].Fire Control & Command Control,2020,45(2):10-15. |
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| Authors: | LIU Tang ZHOU Chuang-ming ZHOU Wei WANG Xiao-dan |
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