基于粒子群算法优化正则化极限学习机的文本情感分析方法.pdf

2025-03-12 约3.49万字 49页立即下载

自适应混沌粒子群算法对极限学习机参数的优化.doc 自适应混沌粒子群算法对极限学习机参数的优化 　　摘要：针对极限学习机（ELM）在处理非线性数据时效果不理想，并且ELM的参数随机化不利于模型泛化的特点，提出了一种改进的极限学习机算法。结合自适应混沌粒子群（ACPSO）算法对ELM的参数进行优化，以增强算法的稳定性，提高ELM对基因表达数据分类的精度。在UCI基因数据集上进行仿真实验，实验结果表明，与探测粒子群极限学习机（DPSO-ELM）、粒子群极限学习机（PSO-ELM）等算法相比，自适应混沌粒子群极限学习机（ACPSO-ELM）算法具有较好的稳定性、可靠性，且能有效提高基因分类精度。　　关键词：自适应；极限学习机；混沌粒子

2017-02-27 约6.65千字 8页立即下载

基于改进多重极限学习机的槽电压优化方法.pptx 基于改进多重极限学习机的槽电压优化方法汇报人：2024-01-27 目录引言多重极限学习机原理及模型构建槽电压数据预处理及特征提取基于改进多重极限学习机的槽电压预测模型实验结果与分析结论与展望引言01 01槽电压是铝电解过程中的重要参数，直接影响电解槽的能量消耗和生产效率。02传统的槽电压优化方法存在局限性，无法满足现代铝电解工业的需求。03基于改进多重极限学习机的槽电压优化方法具有更高的预测精度和更快的收敛速度，对于提高铝电解过程的能效和产量具有重要意义。研究背景与意义 01国内外学者在槽电压优化方面进行了大量研究，提出了多种方法，如基于神经网络、支持向量机等。02目前的研究趋势是结合智能

2024-06-09 约2.98千字 28页立即下载

基于提示学习的文本情感分析方法研究.docx 基于提示学习的文本情感分析方法研究一、引言随着互联网的快速发展和社交媒体的普及，海量的文本数据在日常的生活和工作中变得越来越重要。如何有效地从这些文本数据中提取有价值的信息，尤其是对文本情感的分析，成为了自然语言处理领域的研究热点。本文旨在研究基于提示学习的文本情感分析方法，以提高情感分析的准确性和效率。二、文本情感分析的重要性 文本情感分析是一种自然语言处理技术，主要用于分析文本中表达的情感倾向。这种技术可以应用于多个领域，如社交媒体分析、市场调研、产品评论等。通过对文本情感的分析，我们可以更好地理解用户的情绪和态度，从而为企业提供决策支持。因此，研究基于提示学习的文本情感分析方法具有

2025-05-04 约4.49千字 9页立即下载

基于多目标粒子群优化的超限学习机.pdf 摘要摘要超限学习机是一种基于广义逆的单隐层前馈神经网络机器学习算法，具有训练速度快、泛化性能强等优点。然而，传统超限学习机由于随机的选择输入参数（输入权值和隐层阈值），存在两个主要问题：(1)非最优或非近似最优的网络输入参数会使超限学习机输出权值非最优或非近似最优，进而降低网络泛化性能和影响网络性能的 (2) 稳定。与基于梯度学习的神经网络相比，由于超限学习机网络中非最优隐层节点的存在，所以网

2025-04-10 约10.82万字 64页立即下载

迭代重加权最小二乘法极限学习机响应面可靠性分析方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113343559 B (45)授权公告日 2022.05.20 (21)申请号 202110546969.9 G06F 111/08 (2020.01)

2023-06-20 约1.43万字 11页立即下载

2025-03-03 约3.74万字 52页立即下载

2025-03-04 约1.45万字 21页立即下载

2025-04-04 约2.47万字 41页立即下载

基于果蝇算法优化极限学习机的体育竞赛成绩预测研究.pptx 基于果蝇算法优化极限学习机的体育竞赛成绩预测研究汇报人：2024-01-09 研究背景与意义基于果蝇算法优化极限学习机模型数据预处理与特征选择模型训练与预测模型评估与优化结论与展望目录 01研究背景与意义体育竞赛成绩预测的重要性体育赛事结果预测有助于制定比赛策略、提高运动员表现和提升观众观赛体验。准确预测体育竞赛成绩有助于合理分配资源、优化训练计划和提升运动员竞技水平。当前研究现状与问题01当前研究主要集中在传统预测模型，如线性回归、支持向量机和神经网络等。02传统模型在处理复杂非线性数据时表现不佳，且易受噪声和异常值影响。缺乏针对体育竞赛成绩预测的专门优化算法，预测精度有待提高。03 提

2024-07-08 约2.18千字 26页立即下载

《极限学习机优化不完备数据模糊聚类算法研究》.docx 《极限学习机优化不完备数据模糊聚类算法研究》一、引言随着大数据时代的到来，数据挖掘和机器学习技术在各个领域得到了广泛应用。然而，在实际应用中，数据往往存在不完备性，如缺失值、异常值等，这给传统的聚类算法带来了挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种基于极限学习机（ExtremeLearningMachine，ELM）优化的不完备数据模糊聚类算法。该算法旨在提高聚类的准确性和鲁棒性，有效处理不完备数据，为相关领域提供有效的数据处理方法。二、相关文献综述在数据挖掘和机器学习领域，聚类算法一直是一个热门研究方向。对于不完备数据的处理，传统聚类算法往往难以取得满意的效果。近年来，有学者提出了

2025-01-01 约9.07千字 18页立即下载

极限学习机目标识别算法：原理、优化与应用探索.docx 极限学习机目标识别算法：原理、优化与应用探索一、引言 1.1研究背景与意义 1.1.1目标识别的重要性在当今数字化和智能化快速发展的时代，目标识别作为一项关键技术，广泛应用于众多领域，发挥着举足轻重的作用。在军事领域，目标识别是实现精确打击、战场态势感知以及战略决策制定的核心要素。在现代化战争中，战场环境复杂多变，敌方目标种类繁多且具备高机动性和强隐蔽性。通过精准的目标识别技术，能够快速、准确地区分敌我目标，判断目标的类型、位置和运动状态等关键信息，从而为武器系统提供精确的打击指引，提高作战效能，降低误击风险，有效保障己方作战力量的安全。例如，在导弹制导系统中，目标识别技术使导弹能够

2025-05-10 约4.89万字 37页立即下载

基于改进花粉算法的极限学习机分类模型.pptx 基于改进花粉算法的极限学习机分类模型汇报人：2024-01-27 目录contents引言极限学习机分类模型花粉算法原理及改进策略基于改进花粉算法的极限学习机分类模型实现实验结果与分析总结与展望 01引言 极限学习机（ExtremeLearningMachine，ELM）是一种单隐层前馈神经网络（SLFNs）的学习算法，具有学习速度快、泛化性能好等优点。然而，传统ELM算法在训练过程中随机选择隐层节点和连接权值，容易导致模型不稳定和过拟合等问题。花粉算法（FlowerPollinationAlgorithm，FPA）是一种模拟自然界中花朵授粉过程的优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点

2024-06-18 约3.82千字 27页立即下载

《基于信息融合的改进极限学习机预测算法研究》.docx 《基于信息融合的改进极限学习机预测算法研究》一、引言在现今的智能化技术发展中，机器学习以其强大的学习能力和出色的预测性能成为了研究的热点。而作为机器学习中的重要一环，预测算法的研究对于各类实际应用如金融市场预测、气候变化模拟等都有着极为重要的意义。其中，极限学习机（ExtremeLearningMachine，简称ELM）因其独特的算法特点和优越的泛化能力，被广泛运用于各类预测模型中。然而，传统极限学习机在处理复杂数据时仍存在一些局限性，例如信息提取不足、预测精度不够高等问题。为此，本文提出了一种基于信息融合的改进极限学习机预测算法，旨在通过信息融合技术提升极限学习机的预测性能。二、

2025-01-09 约9.22千字 18页立即下载

基于极限学习机的网络入侵检测算法研究.pptx 基于极限学习机的网络入侵检测算法研究汇报人：2024-01-30 目录引言极限学习机理论基础网络入侵检测技术及方法基于极限学习机的网络入侵检测算法设计实验结果与分析结论与展望 01引言 010203网络安全问题日益突出随着互联网技术的快速发展，网络安全问题变得越来越严重，网络入侵检测作为保障网络安全的重要手段之一，受到了广泛关注。传统检测方法存在局限性传统的网络入侵检测方法主要基于模式匹配和统计分析，难以应对复杂多变的网络攻击行为，因此需要研究更加智能、高效的检测算法。极限学习机在入侵检测中的应用价值极限学习机（ExtremeLearningMachine，ELM）作为一种新型的神经网络算法，

2024-06-19 约3.85千字 33页立即下载