改进麻雀搜索算法优化的核极限学习机用于文本分类

在当今信息爆炸的时代，文本分类技术已成为信息组织和检索不可或缺的一部分。核极限学习机（KELM）作为一种高效且通用的分类算法，因其快速学习和良好的泛化性能而受到广泛关注。然而，传统的KELM算法存在着参数设置困难、收敛速度慢等问题。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于麻雀搜索算法（SSA）改进的KELM分类算法，简称SSAKELM。该算法将SSA的全局搜索能力与KELM的快速学习能力相结合，在参数设置和模型优化方面取得了显著改进。

引言

文本分类是自然语言处理中的基本任务之一，其目的是将给定的文本样本分配到预定义的类别中。核极限学习机是一种快速有效的分类算法，但其参数设置对分类性能有着至关重要的影响。麻雀搜索算法是一种基于麻雀群行为的优化算法，具有较好的全局搜索能力。

改进的麻雀搜索算法

麻雀搜索算法模拟了麻雀觅食和反捕食者行为，其基本原理如下：

1. 生产食物源： 随机初始化麻雀种群，每个麻雀代表一个潜在的解决方案。
2. 发现食物源： 麻雀根据自己的位置和种群中其他麻雀的位置寻找食物源。
3. 跟随： 麻雀会跟随种群中发现食物较多的麻雀，并更新自己的位置。
4. 侦察： 麻雀会随机探索环境，以发现新的食物源。
5. 警戒： 麻雀会警戒捕食者的存在，并根据捕食者位置调整自己的位置。

在SSAKELM算法中，麻雀种群代表了KELM算法的参数，麻雀位置对应于参数值。通过不断更新麻雀位置，SSAKELM算法能够优化KELM参数，从而提高分类精度。

改进的核极限学习机

核极限学习机是一种单隐层前馈神经网络，其学习过程如下：

1. 随机初始化： 随机产生输入层和隐含层间的连接权值和隐含层神经元的阈值。
2. 核映射： 将输入样本映射到高维特征空间。
3. 线性求解： 求解隐含层输出与目标标签之间的线性方程组，得到输出权值。

在SSAKELM算法中，通过SSA优化KELM参数，包括隐含层神经元个数、核函数参数等。优化后的KELM算法能够更好地拟合训练数据，从而提高分类精度。

实验结果

本文在20 Newsgroups数据集上对SSAKELM算法进行了实验。实验结果表明：

• SSAKELM算法的收敛速度比传统的KELM算法快。
• SSAKELM算法的分类精度比传统的KELM算法高。
• SSAKELM算法对参数设置不敏感，易于实现。

结论

本文提出的SSAKELM算法将麻雀搜索算法的全局搜索能力与核极限学习机的快速学习能力相结合，在文本分类任务上取得了较好的性能。实验结果表明，SSAKELM算法不仅收敛速度快，而且分类精度也得到了提高，为文本分类领域的实际应用提供了新的思路。