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一种基于混沌麻雀搜索算法的随机配置网络( A stochastic configuration network based on chaotic sparrow search algorithm )
C Zhang S Ding
随机配置网络(SCN)作为一种新型的具有监督机制的增量生成模型，在解决大规模数据回归和分类问题方面具有卓越的优势。然而，一些网络参数的分配和选择会影响SCN的准确性。麻雀搜索算法(SSA)是一种新的元启发式算法，它模拟了麻雀种群的觅食和反捕食行为。本文首次提出了一种基于混沌麻雀搜索算法的随机配置网络，称为CSSA-SCN。首先，设计了混沌麻雀搜索算法(CSSA)。该算法主要利用logistic映射、自适应超参数、变异算子来增强SSA的全局寻优能力；其次，由于SCN的性能与正则化参数r以及权值和偏差的标度因子λ有关，采用CSSA自动给出SCN的最佳参数；最后，利用13个基准函数和多个数据集分别对CSSA和CSSA-SCN的性能进行了评价。实验结果表明CSSA-SCN算法与SCN算法及其它对比算法相比较，具有较好的可行性和有效性。
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