【摘 要】
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特征变量选择技术是非线性系统建模过程中降低信息冗余和提高精度的有效方法。提出一种结合核主成分分析法（Kernel principal components analysis,KPCA）与虚假最近邻点法（False
【基金项目】
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国家自然科学基金（50905194）, 重庆市自然科学基金（CSTC2008BB2356）, 重庆科技学院校内科研基金（CK2011B04）资助项目
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特征变量选择技术是非线性系统建模过程中降低信息冗余和提高精度的有效方法。提出一种结合核主成分分析法（Kernel principal components analysis,KPCA）与虚假最近邻点法（False nearest neighbor,FNN）的变量选择法。引入核方法,将非线性原始数据映射到线性空间,再采用主成分分析法有效合理地消除因子之间的多重共线性,受混沌相空间虚假最近邻点法的启示,通过计算原始数据在KPCA子空间中投影的距离,判断其对主导变量的解释能力,由此进行变量的选择该方法用氢氰酸生
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