【摘 要】
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为了克服核主元分析中核参数设置存在盲目性和效率低的问题，提出一种基于改进自适应遗传算法的核参数优选方法。该方法以类间距和类内距两个指标度量类别之间的可分性，并以此为
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为了克服核主元分析中核参数设置存在盲目性和效率低的问题，提出一种基于改进自适应遗传算法的核参数优选方法。该方法以类间距和类内距两个指标度量类别之间的可分性，并以此为准则建立核参数优化目标函数，应用改进自适应遗传算法对径向基核函数的宽度参数进行寻优。将该方法应用于齿轮泵运行状态识别中，实验结果表明：优化核主元分析能有效降低齿轮泵状态特征向量的维数，提高各类样本的聚类效果，达到识别齿轮泵不同运行状态的目的。
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