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基于遗传算法的核函数参数优化

简介：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。
标签：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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