RBF神经网络在特征选择中的应用
提出了一个自适应量子粒子群优化算法，用于训练RBF网络的基函数中心和宽度，并结合最小二乘法计算网络权值，对RBF网络的泛化能力进行改进并用于特征选择。实验结果表明，采用自适应量子粒子群优化算法获得的RBF网络模型不但具有很强的泛化能力，而且具有良好的稳定性，能够选择出较优秀的特征子集。...
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本文提出一种用于独立成份分析(ICA)的特征选择滤波方案用于改善ICA算法对关键独立成份(SOI)的分离和提取,关键独立成份在其信号样本数据的空间分布上具有一定特征. 本文以平滑滤波为例,表明加入此类特征滤波的ICA算法可以改善对于视觉功能区等平滑图象信号的提取. 因此, 这种特征滤波技术在估计具有...
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