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2023-06-04 发布于四川
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基于改进蚁狮优化算法的虚拟样本生成方法.pdf

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本发明提供基于改进蚁狮优化算法的虚拟样本生成方法，包括：根据整体趋势扩散技术确定生成的虚拟样本的下边界和上边界；通过试参法确定ELM模型的隐含层的神经元个数，使ELM模型预测的平均绝对百分比误差小于10％；通过引入蚁狮主动高斯变异、自适应游走边界机制对蚁狮优化算法进行改进，通过改进的蚁狮优化算法，随机选定真实样本，并围绕其生成若干个虚拟样本。本发明的虚拟样本生成方法弥补了传统机器学习模型在处理小样本问题时预测精度不高的不足，并可充分利用改进后的蚁狮优化算法的优势，生成可靠性更高的虚拟样本，扩大原

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112686361 A (43)申请公布日 2021.04.20 (21)申请号 202011565995.8 (22)申请日 2020.12.25 (71)申请人华东理工大学地址

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