基于文化算法的KPCA特征提取方法

黄海燕; 柳桂国; 顾幸生

黄海燕, 柳桂国, 顾幸生. 基于文化算法的KPCA特征提取方法[J]. 华东理工大学学报（自然科学版）, 2008, (2): 256-261.

引用本文:

黄海燕, 柳桂国, 顾幸生. 基于文化算法的KPCA特征提取方法[J]. 华东理工大学学报（自然科学版）, 2008, (2): 256-261.

HUANG Hai-yan, LIU Gui-guo, GU Xing-sheng. KPCA Based on Cultural Algorithms Feature Extraction[J]. Journal of East China University of Science and Technology, 2008, (2): 256-261.

Citation:

HUANG Hai-yan, LIU Gui-guo, GU Xing-sheng. KPCA Based on Cultural Algorithms Feature Extraction[J]. Journal of East China University of Science and Technology, 2008, (2): 256-261.

基于文化算法的KPCA特征提取方法

KPCA Based on Cultural Algorithms Feature Extraction

摘要

摘要: 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 Com-portent 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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