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。
简介:摘要 : Volterra核函数辨识是一种非线性系统模型,能够良好的应用于结构损伤检测,对于现代机械工程的发展起到了非常重要的作用。本文笔者对 Volterra核函数辨识下结构损伤检测进行分析研究,文章中对 Volterra级数进行详细的分析阐述,并提出 Volterra核函数辨识在结构损伤检测当中的具体应用过程。