【摘 要】
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如何选择最优或接近最优的核函数使分类错误率降低,是KPCA(Kenel Principle Cornponent Analysis)应用于特征提取的关键。本文在研究了文化算法(Cultural Algorithms,CA)相关文献的
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如何选择最优或接近最优的核函数使分类错误率降低,是KPCA(Kenel Principle Cornponent Analysis)应用于特征提取的关键。本文在研究了文化算法(Cultural Algorithms,CA)相关文献的基础上,提出了一种训练核函数参数的文化算法流程,实现了KPCA和CA的集成,有效地提高了核函数的优化选择。仿真结果表明该方法具有较好的结果和更少的计算量。
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