En este trabajo se propone un algoritmo híbrido compuesto por un algoritmo genético modificado (GA) para la segmentación y una desviación cuadrática de la suma normalizada (NSSD) para la selección de características. El algoritmo propuesto se prueba en un conjunto de datos estándar, que da una precisión media del 94,3% para el clasificador de red neuronal.
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