公开(公告)号：CN104166691A

公开(公告)日：2014-11-26

申请号：CN201410365700.0

申请日：2014-07-29

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 刘振丙 ,  蒋淑洁 ,  杨辉华 ,  张学博 ,  何其佳

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06K9/6268

Abstract: 本发明为一种基于波形叠加布谷鸟优化的极限学习机分类方法，主要步骤为：Ⅰ、建立训练样本矩阵；Ⅱ、在每个隐层节点上生成M个初始寄生巢；Ⅲ、求波形叠加极限学习机分类模型的分类准确度；Ⅳ、训练样本随机等分为份，求交叉验证的极限学习机分类模型的分类准确度输出值；Ⅴ、用反双曲线正弦函数和Morlet小波函数叠加作为极限学习机的激励函数，构建波形叠加极限学习机分类模型，得布谷鸟算法当前代分类准确度；Ⅵ、求布谷鸟算法的下一代结果，以概率Pa新建寄生巢；Ⅶ、重复迭代，判断是否终止迭代，满足终止条件则建立最佳极限学习机分类模型，用于对于未知样本进行分类。本方法计算复杂度低，效率高，分类性能稳定精度高，全局最优、性泛化能力强。