黏菌优化算法(Slime Mould Algorithm, SMA)是一种新兴的自然启发式优化算法,其灵感来源于黏菌(Slime Mould)的觅食行为。黏菌是一种简单的单细胞生物,以其高效的资源分配和路径选择能力闻名。研究人员观察到黏菌在寻找食物的过程中,能够动态调整其形态结构,以最小化能量消耗并优化食物获取,这为优化问题的求解提供了新的...
1 黏菌模型——人类成功模拟整个宇宙网络! 2 黏液霉菌优化算法数学模型 2.1 接近食物 2.2 包裹食物 2.3 抢食物 3 算法流程 4 Matlab代码实现 4.1 Matlab代码 4.2 运行结果...
结合黏菌算法和RELM,我们提出了SMA-RELM算法,即基于黏菌算法优化的鲁棒极限学习机。SMA-RELM算法在初始化阶段使用黏菌算法优化初始连接权重,然后采用RELM的学习方法进行参数优化。这种算法结合了黏菌算法的全局寻优能力和RELM的快速学习速度,能够更好地应用于风速回归预测问题中。 下面,我们将介绍SMA-RELM算法实现风速回归...
📚SMA-ELM分类预测:利用Matlab实现黏菌算法优化极限学习机(SMA-ELM)的分类预测。🖥️应用领域广泛,包括医学影像处理、GAN生成式对抗网络、图像生成与合成、神经网络结构设计、数据处理、模型训练与泛化、图像特征提取与匹配、视觉表征学习、模型评估、多模态学习、视觉预测等。🔍目标检测、行人重识别、车辆重识别、...
SMA-CEEMDAN方法的主要步骤如下: 初始化参数:首先,初始化CEEMDAN方法的参数,如噪声幅度、集成大小和分解层数等。同时,设置SMA算法的参数,如迭代次数、网络构建方式等。 构建优化网络:利用SMA算法构建优化网络。网络中的每个节点代表一个参数组合,节点之间的连接表示参数之间的关联。通过模拟黏菌的觅食行为,不断更新网络结...
综上所述,基于黏菌算法改进的深度学习极限学习机(SMA-DELM)方法是一种有效的数据回归预测方法。通过引入黏菌算法进行全局搜索和局部优化,我们可以提高模型的性能和稳定性。未来的研究可以进一步探索SMA-DELM方法在其他机器学习任务中的应用,以及进一步优化算法的性能和效率。
黏菌优化算法(SMA)文章复现(改进位置更新策略+自适应决策策略+反向学习更新策略)——AOSMA。 复现内容包括:改进算法实现、23个基准测试函数、多次实验运行并计算均值标准差等统计量、与SMA对比等。 代码基本上每一步都有注释,非常易懂,代码质量极高,便于新手学习和理解。
基于黏菌算法优化最小二乘支持向量机(SMA-LSSVM)的时间序列预测。模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。代码参考:https://mbd.pub/o/bread/Y56UmJ5t LSSVM时间序列预测https://mbd.pub/o/bread/Y56UmJ1y SMA-LSSVM时间序列预测
1.Matlab实现SMA-LSSVM黏菌算法优化最小二乘支持向量机数据分类预测(完整源码和数据),优化参数为,优化RBF核函数gam和sig,运行环境为Matlab2018及以上。 2.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换excel数据就可以用; 3.程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
基于黏菌算法优化核极限学习机SMA-KELM时间序列预测,SMA-KELM时间序列预测,matlab代码。模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。