【摘 要】
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为解决极限学习机(ELM)随机给定输入权值和隐含层结点的阈值,导致泛化能力和精度不理想的问题,提出混合自适应量子粒子群(HAQPSO)优化算法对输入权值和隐含层结点的阈值进行
【机 构】
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北京石油化工学院信息工程学院,北京化工大学信息科学与技术学院,航天光华电子技术有限公司,福瑞博达（北京）自动化设备有限公司
【基金项目】
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北京市自然科学基金项目（4174089）;北京市教委科研科技计划面上基金项目（KM201610017007）
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为解决极限学习机(ELM)随机给定输入权值和隐含层结点的阈值,导致泛化能力和精度不理想的问题,提出混合自适应量子粒子群(HAQPSO)优化算法对输入权值和隐含层结点的阈值进行参数寻优。在量子粒子群优化算法的基础上,加入差分策略和Levy飞行策略,采用自适应改变的控制方法控制收缩-扩张系数,有效避免算法的早熟,增强算法全局寻优能力,通过对典型函数的测试验证了该算法的优越性。构建基于HAQPSO优化ELM的工控入侵检测模型,将仿真结果与其它算法进行比较,HAQPSO优化后的ELM在准确率、精确率和召回率等指标
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