文件名称：论文研究-基于文化粒子群算法的KPCA特征提取.pdf
文件大小：728KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 15:20:58
文化算法,粒子群优化,文化粒子群算法,核主分量分析,特征提取,遗传算法
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应用于特征提取的关键。为了优化核 函数，提高特征提取的能力并降低分类错误率，在研究了文化算法（cultural algorithm， CA）、粒子群优化（particle swarm optimization， PSO）相关文献的基础上，提出了一种文化粒子群算法（cultural based PSO， CBPSO）流程，并 将此算法用于训练核函数参数，实现了KPCA和CBPSO的集成，有效地提高了核函数的优化选择。通过比较 CBPSO-KP