基于蜣螂优化算法的深度混合核极限学习机(DBO-DHKELM)数据分类预测Matlab实现 蜣螂优化算法

上传者: BpAnAiGNd | 上传时间: 2025-08-29 17:42:18 | 文件大小: 2.46MB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文介绍了一种名为DBO-DHKELM的新颖数据分类预测模型及其Matlab实现方法。该模型结合了多项式核函数和高斯核函数,构建了新的混合核函数,并引入自动编码器改进极限学习机。通过蜣螂优化算法优化模型的9个关键参数,提高了模型的泛化能力和预测准确性。文章详细讲解了模型的建立、参数优化以及Matlab程序的具体实现步骤,展示了模型的分类效果并提供了测试数据和操作指南。 适合人群:对机器学习感兴趣的研究人员和技术爱好者,尤其是希望深入理解极限学习机和优化算法的初学者。 使用场景及目标:适用于需要高效数据分类预测的应用场景,如金融风险评估、医疗诊断、市场趋势预测等。目标是提升数据分类的准确性和效率。 其他说明:程序注释清晰,适合新手小白快速上手。附赠测试数据,方便用户进行实验和验证。

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