一種改進的極限學習機算法
前饋神經(jīng)網(wǎng)絡能夠通過輸入樣本逼近復雜的非線性映射，因此在很多領域都有應用，但是存在學習速度慢、容易陷入局部收斂和在不同場合其參數(shù)難以調解等復雜問題，以致其發(fā)展受限。為解決這些問題，2006年Huang提出一種新型單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡——極限學習機（ Extreme Leaming Machine．ELM），通過核函數(shù)將數(shù)據(jù)從低維空間映射到高維空間中，處理非線性數(shù)據(jù)，但是參數(shù)隨機產(chǎn)生使結果存在一定的隨機性，因此容易產(chǎn)生較差的分類效果。1995年James Kennedy和Russel Eberhart提出粒子群（Particle Swarm Optimization，PSO）算法，該方法是基于群體演化的隨機全局優(yōu)化的一種智能優(yōu)化算法，其中心思想是對鳥群或魚群合作捕食行為的研究。在優(yōu)化復雜函數(shù)時，PSO算法的搜索精度不能達到要求，且易陷入局部最優(yōu)的狀況，到搜索后期經(jīng)常會出現(xiàn)震蕩情況。2009年，Lei等M1提出了基于混沌序列的粒子群優(yōu)化算法，通過引入混沌序列增強了算法的全局搜索能力。2012年，Han等。5 0提出了用PSO算法對ELM進行優(yōu)化，通過優(yōu)化ELM的輸入層權值及隱藏層偏差，得到一傘最優(yōu)的網(wǎng)絡。2015年，Yang等提出基于Tent混沌序列的PSO算法，在增強全局搜索能力的基礎上有效地避免了算法的盲目性，提高了算法收斂速度。
本文通過分析ELM的缺點，提出一種新的自適應混沌粒子群一極限學習機（Adaptive Chaotic Particle Swarm Optimization-Extreme Leaming Machine，ACPSO-ELM）分類器。在該算法中，首先通過ELM對給定的數(shù)據(jù)進行初始化，產(chǎn)生一組輸入權值和隱藏層偏置，再通過ACPSO算法尋找最優(yōu)輸入權值和隱藏層偏置，最后將得到的結果代入ELM中訓練。
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