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摘要
将投影寻踪分类(PPC)模型与基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)相结合,同时优化多个指标参数,将高维数据指标转化为低维空间上的一维投影值,建立RAGA-PPC模型,用于造纸纤维原料分类,并对造纸纤维原料进行综合评价。结果表明,基于RAGA-PPC模型的评价结果与造纸纤维原料实际分类结果一致,此方法客观可靠,精度高,具有一定的应用前景。
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将投影寻踪分类(PPC)模型与基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)相结合,同时优化多个指标参数,将高维数据指标转化为低维空间上的一维投影值,建立RAGA-PPC模型,用于造纸纤维原料分类,并对造纸纤维原料进行综合评价。结果表明,基于RAGA-PPC模型的评价结果与造纸纤维原料实际分类结果一致,此方法客观可靠,精度高,具有一定的应用前景。
