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基于遗传算法的核函数参数优化

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核主分量分析是一种输入输出特征非线性变换技术.选择最优或接近最优的非线性变换核函数参数,使类的可分性测度最大,是KPCA应用于特征提取的关键.本文采用高斯变异遗传算法作优化技术,实现了KPCA和GA的集成,适合核函数参数的优化选择.仿真表明,该技术可行、有效.

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来源
《浙江工商职业技术学院学报》 |2007年第1期|36-38|共3页
作者
柳桂国; 柳贺; 黄道;
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作者单位

浙江工商职业技术学院,机电工程系,浙江宁波,315012;

华东理工大学,工业自动化国家工程中心分部,上海,200237;

华东理工大学,工业自动化国家工程中心分部,上海,200237;

华东理工大学,工业自动化国家工程中心分部,上海,200237;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
核主分量分析(KPCA); 高斯变异遗传算法(GBGM-GA); 特征提取;

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