Clasificación espectral de materiales de construcción basada en SPA característica máquina de aprendizaje extremo
La clasificación espectral de materiales de construcción es un área de investigación importante que puede ayudarnos a identificar y clasificar eficazmente diferentes tipos de materiales de construcción. En este artículo, presentaremos cómo utilizar la función SPA Extreme Learning Machine (ELM) para implementar la clasificación de espectros de materiales de construcción y proporcionaremos el código MATLAB correspondiente.
La máquina de aprendizaje extremo de la función SPA es un algoritmo de aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales, que tiene un entrenamiento rápido y buenas capacidades de generalización al procesar conjuntos de datos a gran escala. La idea central de este algoritmo es aleatorizar los pesos y sesgos de la capa oculta y utilizar soluciones analíticas para calcular el peso de la capa de salida. Esta característica de aleatorización hace que ELM sea muy rápido durante el proceso de entrenamiento y puede manejar mejor el ruido y los valores atípicos.
El siguiente es el código para usar MATLAB para implementar la clasificación espectral de materiales de construcción:
% 步骤1：准备数据
% 假设我们有N个建筑材料样本，每个样本有M个光谱特征
% 将光谱特征保存在一个N×M的矩阵中，命名为X
% 将每个样本的类别标签保存在一个N×1的向量中，命名为Y
% 步骤2：数据预处理
% 可以根据需要对数据进行预处理，例如归一化、标准化等
% 步骤3：将数据划分为训练集和测试集
% 可以使用交叉验证或随机划分的方法将数据划分为训练集和测试集