用蝙蝠算法（BA）对极限学习机（ELM）的输入权值和偏执进行进行优化

资 源 简 介

用蝙蝠算法（BA）对极限学习机（ELM）的输入权值和偏执进行进行优化，其诊断精度有明显提升。

详 情 说 明

在这篇论文中，我们采用了蝙蝠算法（BA）对极限学习机（ELM）进行了优化。我们主要对输入权值和偏执进行了优化，这使得我们的诊断精度有了明显的提升。此外，我们还通过对数据进行分析，发现了一些有趣的结果。具体来说，我们发现了一些之前未被报道过的特征，这些特征对于诊断具有很高的价值。除此之外，我们还比较了我们的方法与其他常用的方法，发现我们的方法在诊断精度方面表现更好。综上所述，我们的研究为医学诊断领域的发展提供了一些新的思路和方法。