資源簡介
提出一種基于粒子群算法優化極限學習機算法。采用粒子群算法對極限學習機參數進行優化,最后在Matlab平臺進行仿真對比實驗。
代碼片段和文件信息
clear?all;
close?all;
clc;
n=20;???%粒子群粒子個數
hi?=?200;???????%NumberofHiddenNeurons
%?load?./dataset_of_fingerprint/train_data;
load?train_data;
traindata.P?=?train_data(:2:size(train_data2))‘;
traindata.T?=?train_data(:1)‘;
traindata.Ntr?=?size(traindata.P2);
traindata.Nin?=?size(traindata.P1);
traindata.Nhi?=?hi;
save?traindata?traindata;
NumberofTrainingData=traindata.Ntr;
NumberofInputNeurons=traindata.Nin;
NumberofHiddenNeurons=traindata.Nhi;
????%初始化粒子群,定義結構體
????%結構體中八個元素,分別是粒子坐標,粒子速度,粒子適應度,粒子最佳適應度,粒子最佳坐標
????par=struct([]);
????for?i=1:n
????????par(i).x=rand(NumberofHiddenNeuronsNumberofInputNeurons+1)*2-1;???%[-100?100]對x位置隨機初始化
????????par(i).vx=-1+2*rand(NumberofHiddenNeuronsNumberofInputNeurons+1);??????%[-1?1]對vx速度隨機初始化
????
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