文献类型： 中文期刊
作者： 毛羽 1 ; 毛力 2 ; 杨弘 2 ; 肖炜 3 ;
作者机构： 1.轻工过程先进控制教育部重点实验室江南大学物联网工程学院;中国水产科学研究院淡水渔业研究中心
2.;轻工过程先进控制教育部重点实验室江南大学物联网工程学院;中国水产科学研究院淡水渔业研究中心
3.;轻工过程先进控制教育部重点实验室江南大学物联网工程学院;中国水产科学研究院淡水渔业研究中心;
关键词： 人工蜂群算法;极限学习机;单隐含层前馈神经网络
期刊名称： 传感器与微系统
ISSN： 2096-2436
年卷期： 2018 年 04 期
页码： 116-120
收录情况： CSCD
摘要： 针对极限学习机(ELM)在训练过程中需要大量隐含层节点的问题,提出了差分进化与克隆算法改进人工蜂群优化的极限学习机(DECABC-ELM),在人工蜂群算法的基础上,引入了差分进化算法的差分变异算子和免疫克隆算法的克隆扩增算子,改进了人工蜂群收敛速度慢等缺点,使用改进的人工蜂群算法计算ELM的隐含层节点参数。将算法应用于回归和分类数据集,并与其他算法进行比较,获得了良好的效果。
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