《表1 Sinc函数拟合结果对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《改进人工蜂群优化的极限学习机》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

产生5 000个[-10，10]均匀分布的数据x，计算得到5 000个数据集{xi，f（xi）}，i=1，…，5 000，再产生5 000个[-0.2，0.2]均匀分布的噪声ε；令训练集为{xi，f（xi）+εi}，i=1，…，5 000，再产生另一组5 000个数据集{yi，f（yi）}，i=1，…，5 000作为测试集。逐渐增加5种算法的隐含层节点数对函数进行拟合，其他参数参考文献[8~10]中的参数设置，ABC-ELM和DECABC-ELM算法参数设置相同。结果如表1所示，可知随着隐含层节点的增加，平均测试误差和标准差逐渐减小，当隐含层节点过多时，会出现过拟合的情况。在大部分情况下，当隐含层节点数相同时，DECABC-ELM具有更小的平均测试误差和标准差。