【SOA-KELM分类】基于海鸥算法优化核极限学习机分类研究（Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码及数据

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💥1 概述

SOA-KELM分类是一种基于海鸥算法（Seagull Optimization Algorithm）优化核极限学习机（Kernel Extreme Learning Machine）的分类方法。海鸥算法是一种模拟海鸥觅食行为的优化算法，通过模拟海鸥的觅食、追踪和集群行为来搜索最优解。在SOA-KELM分类中，海鸥算法被应用于优化核函数参数和KELM的超参数，以提高分类性能和准确度。

核极限学习机是一种基于随机投影的快速学习算法，具有较快的训练速度和较好的泛化能力。它通过随机投影将输入数据映射到高维特征空间，并利用线性回归模型进行分类。在SOA-KELM分类中，核函数参数和KELM的超参数被优化，以提高核极限学习机的分类性能。

在优化过程中，SOA-KELM通过搜索最优的核函数参数和KELM的超参数，进一步提高了核极限学习机的分类性能。通过模拟海鸥的觅食、追踪和集群行为，海鸥算法可以优化核函数参数和KELM的超参数，以更好地捕捉数据的非线性特征和调整模型的复杂度。

SOA-KELM分类是一种将海鸥算法和核极限学习机相结合的方法，用于提高分类性能和准确度。通过海鸥算法的觅食、追踪和集群行为的模拟，可以优化核函数参数和KELM的超参数，进一步提高核极限学习机的分类性能。在实际应用中，SOA-KELM可以应用于各种分类任务，并具有较好的性能表现。

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

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[1]周志琴.基于优化的核极限学习机在负荷预测中的研究[D].广东工业大学,2017.DOI:10.7666/d.D01243248.

[2]段兴林.基于灰狼算法优化核极限学习机的网络入侵检测研究[J].微型电脑应用, 2019(3):3.DOI:CNKI:SUN:WXDY.0.2019-03-026.

[3]郭秀婷,朱昶胜,孔令杰,等.基于改进海鸥优化算法和多核极限学习机的风速预测方法:202211136881[P][2023-10-14].

🌈4 Matlab代码及数据