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適用于數(shù)據(jù)分類的極限學(xué)習(xí)機(jī)優(yōu)化算法

吳亞榕; 王歡; 李鍵紅 仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院仲愷科技孵化園; 仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)代教育技術(shù)中心; 廣東廣州510225; 廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué)語(yǔ)言工程與計(jì)算實(shí)驗(yàn)室; 廣東廣州510006

摘要：針對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題,提出量子遺傳算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的方法(QGA-ELM)。在該方法中,對(duì)ELM的輸入權(quán)值和隱含層閾值采用量子比特編碼,并將其映射為QGA的染色體,QGA的適應(yīng)度函數(shù)為對(duì)應(yīng)ELM的分類精度;通過(guò)QGA的量子旋轉(zhuǎn)門優(yōu)化出輸入權(quán)值與隱含層閾值,以此訓(xùn)練出分類精度更高的ELM,從而改善ELM的泛化性能。通過(guò)ELM和QGA-ELM對(duì)數(shù)據(jù)集的仿真結(jié)果對(duì)比表明,QGA-ELM有效地提升了ELM網(wǎng)絡(luò)的分類精度。

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