基于粒子群优化极限学习机的睡眠分期方法.pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共21页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于粒子群优化极限学习机的睡眠分期方法.pptx
汇报人:CONTENTS添加章节标题粒子群优化算法粒子群优化算法的基本原理粒子群优化算法在睡眠分期中的应用优势:a.简单易实现:算法结构简单,易于理解和实现b.收敛速度快:在复杂优化问题中,粒子群优化算法能够快速找到最优解c.鲁棒性强:对参数和初始值的选择不敏感,具有较强的鲁棒性a.简单易实现:算法结构简单,易于理解和实现b.收敛速度快:在复杂优化问题中,粒子群优化算法能够快速找到最优解c.鲁棒性强:对参数和初始值的选择不敏感,具有较强的鲁棒性局限性:a.容易陷入局部最优解:在复杂优化问题中,粒子群优化算
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
本发明公开了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。包括以下步骤:(1)获取待分析数据的文本信息,对所述文本信息进行预处理得到文本词汇;(2)将文本词汇采用skip?gram模型基于同领域数据集语料库进行词向量训练得到文本词向量;(3)利用粒子群算法将正则化极限学习机的参数初始化为一群随机粒子,然后通过迭代确定最佳参数,得到粒子群算法优化正则化极限学习机;(4)将文本词向量输入粒子群算法优化正则化极限学习机,对文本信息进行情感分类。本发明提出采用粒子群算法对正则化极限学习机的三种超参数在一定
基于粒子群优化极限学习机数据预测模型研究.pptx
汇报人:CONTENTS添加章节标题粒子群优化算法粒子群优化算法的基本原理粒子群优化算法的参数设置粒子群优化算法的优缺点粒子群优化算法的应用场景极限学习机算法极限学习机的基本原理极限学习机的参数设置极限学习机的优缺点极限学习机的应用场景基于粒子群优化极限学习机的数据预测模型数据预测模型的构建过程数据预测模型的参数优化数据预测模型的性能评估数据预测模型的应用实例粒子群优化极限学习机的改进研究改进的粒子群优化算法改进的极限学习机算法改进的数据预测模型改进算法的性能评估和应用实例基于粒子群优化极限学习机的数据预
基于量子粒子群优化极限学习机的频谱感知算法.pptx
汇报人:目录PARTONEPARTTWO算法原理算法特点算法应用算法优势PARTTHREE算法原理算法特点算法应用算法优势PARTFOUR频谱感知原理频谱感知特点频谱感知应用频谱感知优势PARTFIVE算法原理算法特点算法应用场景算法优势与局限性THANKYOU
基于量子粒子群优化极限学习机的频谱感知算法.docx
基于量子粒子群优化极限学习机的频谱感知算法基于量子粒子群优化极限学习机的频谱感知算法摘要:频谱感知是认知无线电领域的核心技术之一,它可以提高频谱利用效率并降低频谱碰撞的概率。本文提出了一种基于量子粒子群优化极限学习机的频谱感知算法,通过引入量子粒子群优化算法,对极限学习机的权重进行优化,并通过提取的频谱信息来进行频谱感知的决策。实验结果表明,该算法在频谱感知的准确性和效率方面具有较好的性能。关键词:频谱感知,极限学习机,量子粒子群优化,认知无线电1.引言随着移动通信技术的快速发展,无线电频谱资源日益紧张,