RSM组合方法用于高光谱遥感数据的分类研究 被引量：1

1

作者 王圆圆 陈云浩 李京 《遥感信息》 CSCD 2008年第1期16-21,共6页

RSM(Random Subspace Method)是一种新型的组合方法,利用随机挑选的特征子集生成每个基模型(Base Model),因此对于高维数据,RSM具有很大的应用潜力。本文将RSM方法应用于高光谱数据分类中,验证了RSM方法的有效性,并采用遗传算法(Genetic... RSM(Random Subspace Method)是一种新型的组合方法,利用随机挑选的特征子集生成每个基模型(Base Model),因此对于高维数据,RSM具有很大的应用潜力。本文将RSM方法应用于高光谱数据分类中,验证了RSM方法的有效性,并采用遗传算法(Genetic Algorithm)选择部分基模型构成组合来进一步提高分类精度。本文的工作为进一步在高光谱领域开展组合算法研究起到了很好的示范作用。 展开更多

关键词 高光谱 组合分类 随机子空间 遗传算法

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基于MLP集成随机子空间决策树的航空发动机剩余使用寿命预测

2

作者 陈俊英 席月芸 +1 位作者 徐琳 殷春武 《航空发动机》 北大核心 2024年第6期81-87,共7页

为了预测航空发动机的剩余使用寿命(RUL),针对从众多发动机状态参数中选择特定特征组合进行预测的问题,构建了基于多层感知器(MLP)集成随机子空间决策树的剩余寿命预测模型;随机选取抽样样本的特征子空间构建决策回归树;构建MLP模型结... 为了预测航空发动机的剩余使用寿命(RUL),针对从众多发动机状态参数中选择特定特征组合进行预测的问题,构建了基于多层感知器(MLP)集成随机子空间决策树的剩余寿命预测模型;随机选取抽样样本的特征子空间构建决策回归树;构建MLP模型结构和损失函数,通过适应性矩估计(Adam)算法优化MLP模型参数,基于MLP模型集成多棵决策树的预测结果,得到发动机的剩余使用寿命;在C-MAPSS数据集上进行的消融试验验证了预测模型中随机特征子空间、决策回归树和MLP集成模块均有益于改善平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、惩罚得分、拟合优度以及准确率等预测指标值。结果表明:当真实剩余寿命周期小于30时,预测准确率比循环神经网络(RNN)的预测结果提高了7.46%;与其他几种预测方法相比,该方法在多个指标综合评价下具有较好的性能,为多参数航空发动机剩余寿命的预测提供了一种有效方案。 展开更多

关键词 剩余使用寿命预测 航空发动机 随机子空间 决策树 集成方法 多层感知器

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飞机概念设计的多学科综合优化技术 被引量：9

3

作者 张科施 李为吉 李响 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期102-106,共5页

将均匀设计与二次响应面相结合 ,发展了一种高效实用的飞机多学科设计的并行子空间优化算法。采用均匀设计给出初始样本点 ,为近似模型提供有效的精确模型信息 ,简单实用的二次响应面作为一种在计算量和精确度上达到合理折衷的近似方法... 将均匀设计与二次响应面相结合 ,发展了一种高效实用的飞机多学科设计的并行子空间优化算法。采用均匀设计给出初始样本点 ,为近似模型提供有效的精确模型信息 ,简单实用的二次响应面作为一种在计算量和精确度上达到合理折衷的近似方法为系统级和学科级的优化模型提供状态变量的近似信息。将该方法用于某通用航空飞机的概念设计 ,考虑气动、重量和性能 3个学科 ,很好地解决了各学科间复杂耦合带来的计算困难 ,证实了该算法的有效性。 展开更多

关键词 并行子空间优化 响应面 均匀设计 飞机概念设计

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基于随机主元分析算法的BBS情感分类研究 被引量：2

4

作者 刘林 刘三 +1 位作者 刘智 铁璐 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第5期188-191,共4页

针对论坛(BBS)中文本的情感分类问题,提出一种改进的随机子空间算法。挖掘特征空间中的分类信息,在生成子空间的过程中,利用权重函数对特征进行分类能力评估,以较大概率选择分类能力较好的特征维度,保证分类精度;扩大选择的子空间维度,... 针对论坛(BBS)中文本的情感分类问题,提出一种改进的随机子空间算法。挖掘特征空间中的分类信息,在生成子空间的过程中,利用权重函数对特征进行分类能力评估,以较大概率选择分类能力较好的特征维度,保证分类精度;扩大选择的子空间维度,选择具有分类能力的特征,通过主元分析对子空间进行降维,保证算法效率和子空间多样性。实验结果表明,该算法分类精度达到91.3%,比基准算法具有更好的性能稳定性。 展开更多

关键词 情感分析 集成学习 随机子空间方法 主元分析 支持向量机 基分类器

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面向不均衡数据集的ARSGOS算法 被引量：3

5

作者 曹鹏 栗伟 赵大哲 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第4期818-823,共6页

现实世界中广泛存在着类别分布不均衡的数据,其分类问题已成为数据挖掘领域中的研究热点.提出一种基于高斯混合模型,并结合自适应随机子空间的升采样算法(ARSGOS).该算法使用随机子空间的思想,在不同的子空间下对少数类的样本空间使用... 现实世界中广泛存在着类别分布不均衡的数据,其分类问题已成为数据挖掘领域中的研究热点.提出一种基于高斯混合模型,并结合自适应随机子空间的升采样算法(ARSGOS).该算法使用随机子空间的思想,在不同的子空间下对少数类的样本空间使用高斯混合模型进行参数估计,并根据估计的概率密度函数构造少数类样本数据,从而使新样本数据更加准确真实,避免了噪音数据的生成.该算法通过引入数据子集交叠率,增强数据采样和分类器学习的差异性,提升了在不均衡数据空间下少数类样本的识别能力.通过大量UCI数据集验证,并采用不同的基分类器,与其他常用的重采样算法进行比较.实验结果表明ARSGOS算法有效地提高了少数类的识别率以及整体的分类性能. 展开更多

关键词 不均衡数据分类 升采样 随机子空间 高斯混合模型

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基于决策准则优化的不均衡数据分类 被引量：2

6

作者 曹鹏 栗伟 赵大哲 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第5期961-966,共6页

现实世界中广泛存在着类别分布不均衡的数据,而传统分类算法在数据失衡的情况下分类效果很不理想,为此提出一种基于决策准则优化的组合分类算法.该算法基于朴素贝叶斯模型输出的后验概率,以不均衡数据评价指标作为目标函数,对决策阈值(... 现实世界中广泛存在着类别分布不均衡的数据,而传统分类算法在数据失衡的情况下分类效果很不理想,为此提出一种基于决策准则优化的组合分类算法.该算法基于朴素贝叶斯模型输出的后验概率,以不均衡数据评价指标作为目标函数,对决策阈值(二类)或错分代价参数(多类)进行优化,得到最佳的分类决策准则;同时为了提高分类的泛化性,提出一种自适应随机子空间组合分类算法,增强基分类器之间的差异性,避免分类器学习和决策准则优化的过拟合,并可自动获得基分类器的最佳数量.通过大量UCI数据集的实验验证表明,与其它同类算法相比,该算法在精度和效率上都具有更好的处理不均衡数据的优势. 展开更多

关键词 不均衡数据分类 代价敏感学习 组合分类 随机子空间

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求解大型稀疏线性系统的贪婪双子空间随机Kaczmarz方法 被引量：3

7

作者 荆燕飞 李彩霞 胡少亮 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1473-1483,共11页

基于一种有效的从系数矩阵中选取两个工作行的贪婪概率准则,提出一类求解大型稀疏线性系统的贪婪双子空间随机Kaczmarz方法。理论证明该方法收敛到相容线性系统的最小范数解,而且该方法的理论收敛因子小于原始双子空间随机Kaczmarz方法... 基于一种有效的从系数矩阵中选取两个工作行的贪婪概率准则,提出一类求解大型稀疏线性系统的贪婪双子空间随机Kaczmarz方法。理论证明该方法收敛到相容线性系统的最小范数解,而且该方法的理论收敛因子小于原始双子空间随机Kaczmarz方法的收敛因子。数值实验表明,该方法在求解性能方面较原始双子空间随机Kaczmarz方法更具优势。 展开更多

关键词 双子空间投影法 随机Kaczmarz方法 大型稀疏线性系统 收敛性分析

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基于FSSI的环境激励下机电振荡特征参数快速识别方法研究 被引量：1

8

作者 王丽馨 《电测与仪表》 北大核心 2018年第19期135-141,共7页

环境激励作用下的电力系统随机响应蕴含丰富的系统动态信息。随着广域测量系统的广泛应用,基于随机响应信号的低频振荡分析具有良好的应用前景。在对电力系统随机响应数据特征分析的基础上,提出了基于快速随机子空间辨识算法(Fast Stoch... 环境激励作用下的电力系统随机响应蕴含丰富的系统动态信息。随着广域测量系统的广泛应用,基于随机响应信号的低频振荡分析具有良好的应用前景。在对电力系统随机响应数据特征分析的基础上,提出了基于快速随机子空间辨识算法(Fast Stochastic Subspace Identification,FSSI)的电力系统机电振荡参数识别方法。FSSI算法利用LQ分解取代了传统随机子空间算法中的奇异值(SVD)分解过程,在保证SSI算法在振荡频率、阻尼比及模态振型识别精度的同时,极大地提高了分析计算的速率。IEEE 4机2区域系统和16机68节点系统仿真计算结果表明文中提出的方法具有较高的识别精度和计算速率。 展开更多

关键词 环境激励 随机响应 低频振荡 快速随机子空间辨识法 LQ分解

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基于改进支持向量机的高维隐写盲检测方法

9

作者 何凤英 钟尚平 肖玉麟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期121-125,共5页

针对高维大样本空间中支持向量机(SVM)存在计算复杂度高、分类精度低等问题,在随机子空间方法与主成分分析方法的基础上,提出一种特征加权支持向量机的高维隐写盲检测方法。通过随机子空间对原始高维样本的特征空间进行随机采样,产生多... 针对高维大样本空间中支持向量机(SVM)存在计算复杂度高、分类精度低等问题,在随机子空间方法与主成分分析方法的基础上,提出一种特征加权支持向量机的高维隐写盲检测方法。通过随机子空间对原始高维样本的特征空间进行随机采样,产生多个低维的特征子集,在特征子集中采用主成分分析法进行特征提取,并利用卡方统计计算特征权重,运用特征加权核函数训练各基SVM分类器,并用多数投票法融合各基分类器结果得到最终分类结果。对HUGO隐写算法的实验结果表明,该方法能有效降低SVM计算复杂度,与传统方法相比,具有较高的隐写检测率和更快的分类速度。 展开更多

关键词 隐写检测 随机子空间方法 主成分分析 支持向量机 高维特征

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基于Nataf变换的层递响应面法分析结构可靠度

10

作者 杨绿峰 杨显峰 余波 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期155-160,共6页

针对现有的随机响应面法(SRSM)和层递响应面法(CRSM)存在的局限性,本文结合预处理随机Krylov子空间法,建立了基于Nataf变换的向量型层递响应面法,并应用于含非高斯型互相关随机变量的结构可靠度分析。首先,利用预处理随机Krylov子空间... 针对现有的随机响应面法(SRSM)和层递响应面法(CRSM)存在的局限性,本文结合预处理随机Krylov子空间法,建立了基于Nataf变换的向量型层递响应面法,并应用于含非高斯型互相关随机变量的结构可靠度分析。首先,利用预处理随机Krylov子空间的层递基向量近似展开结构的总体节点位移向量,建立向量型层递响应面;然后,根据Nataf变换建立非高斯型互相关随机变量与独立标准正态随机变量之间的关系式,将独立标准正态空间内由Hermite多项式的根组合形成的概率配点变换成非高斯空间内的概率配点,并通过回归分析确定层递响应面的待定系数。计算结果表明,本文建立的CRSM属于向量型响应面法,能较好地处理含非高斯型互相关随机变量的结构可靠度分析问题,计算精度和效率均较高,且具有良好的全域性。 展开更多

关键词 可靠度 层递响应面法 非高斯随机变量 预处理随机Krylov子空间 Nataf变换

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基于高光谱的黑色签字笔墨水种类鉴别方法研究 被引量：12

11

作者 王书越 杨玉柱 +1 位作者 何伟文 李润康 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1489-1496,共8页

该文提出了高光谱成像技术结合机器学习快速无损鉴别黑色签字笔墨水种类的新方法。采集36支不同品牌型号的黑色签字笔笔迹的高光谱图像,对每支签字笔笔迹的高光谱图像选取18个感兴趣区域,共提取648个平均光谱作为样本集。对450~950 nm... 该文提出了高光谱成像技术结合机器学习快速无损鉴别黑色签字笔墨水种类的新方法。采集36支不同品牌型号的黑色签字笔笔迹的高光谱图像,对每支签字笔笔迹的高光谱图像选取18个感兴趣区域,共提取648个平均光谱作为样本集。对450~950 nm的原始光谱进行Savitzky-Golay平滑、Z-Score标准化和两种组合方法光谱预处理,使用线性判别分析(LDA)和随机子空间-线性判别分析(RSM-LDA)分别构建黑色签字笔墨水种类鉴别模型。实验结果表明:不同预处理方法对RSM-LDA模型的鉴别准确率影响较小,而对于LDA模型,组合预处理具有更优的鉴别准确率;相比LDA模型,RSM-LDA模型分类效果更佳,训练集的平均分类准确率达100%,交叉验证平均分类准确率达99.09%,测试集的平均分类准确率达90.70%,每类样本的准确率、精准率、召回率均高于LDA模型分类结果,模型的接受者操作特征曲线下方面积(AUC值)达0.9983,模型性能良好。因此,采用高光谱成像技术结合RSM-LDA可实现不同品牌型号黑色签字笔墨水的快速无损鉴别。 展开更多

关键词 高光谱成像 黑色签字笔墨水 线性判别分析(LDA)模型 随机子空间-线性判别分析(rsm-LDA)模型

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基于小波阈值降噪的轴承振动信号虚假模态剔除研究 被引量：15

12

作者 邓婕 李舜酩 +2 位作者 丁瑞 王艳丰 滕光蓉 《重庆理工大学学报（自然科学）》 北大核心 2021年第9期103-108,共6页

对于机械智能故障诊断而言,信号数据的质量至关重要。针对试验数据的优化问题,探究了时域信号中虚假模态的剔除研究。传统方法只能剔除频域中的虚假模态极点,而对时域信号中的虚假模态成分并不能相应剔除,因此提出通过小波阈值降噪除去... 对于机械智能故障诊断而言,信号数据的质量至关重要。针对试验数据的优化问题,探究了时域信号中虚假模态的剔除研究。传统方法只能剔除频域中的虚假模态极点,而对时域信号中的虚假模态成分并不能相应剔除,因此提出通过小波阈值降噪除去振动信号中的噪声成分,减少由环境噪声引起的虚假模态,并通过模态参数识别和稳定图观察降噪前后虚假模态的出现情况以判断该方法效果。通过旋转机械试验台数据的分析处理,证明该方法对于剔除虚假模态具有一定的作用。 展开更多

关键词 小波阈值降噪 随机子空间法 稳定图 虚假模态

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平稳随机脉动风场模拟的高维概率空间选点法 被引量：1

13

作者 徐军 李哲帆 +1 位作者 张洋 李扬 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期95-103,共9页

为进行结构抗风可靠度分析,需对作用在结构上平稳随机脉动风场进行模拟。采用谱表达法描述脉动风场往往涉及成千上万个随机变量,会造成“维数灾难”问题。基于此,本文提出一类高维概率空间选点法保障模拟的精度和效率,主要由3个步骤组成... 为进行结构抗风可靠度分析,需对作用在结构上平稳随机脉动风场进行模拟。采用谱表达法描述脉动风场往往涉及成千上万个随机变量,会造成“维数灾难”问题。基于此,本文提出一类高维概率空间选点法保障模拟的精度和效率,主要由3个步骤组成:高维概率空间的分解、正交子空间选点和随机配对得到高维概率空间离散代表点及赋得概率。采用本文的方法模拟了某30层框架剪力墙结构上沿高度变化的水平风场,研究表明:本文的方法在二阶统计意义上具有很高的模拟精度和效率,可用少量的代表性样本构建完备的概率集合,进一步结合概率密度演化法可对结构风振响应进行精细化概率评价。 展开更多

关键词 高维概率空间 脉动风速场 谱表达 正交子空间 Voronoi域 随机配对

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模拟电路故障诊断的子空间集成方法

14

作者 纪四维 李熊达 +1 位作者 唐静远 师奕兵 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第17期291-292,F0003,共3页

针对模拟电路故障诊断难的问题,提出交叉熵方法加权子空间特征集成支持向量机的模拟电路故障诊断方法。对跳蛙滤波电路的故障诊断仿真实验表明,该方法获得训练集和测试集的故障诊断率分别为89%和88.6%,相比常用的BPNN、GENN、O-V-O SVM... 针对模拟电路故障诊断难的问题,提出交叉熵方法加权子空间特征集成支持向量机的模拟电路故障诊断方法。对跳蛙滤波电路的故障诊断仿真实验表明,该方法获得训练集和测试集的故障诊断率分别为89%和88.6%,相比常用的BPNN、GENN、O-V-O SVM和基于随机子空间方法的支持向量机故障诊断方法,能获得更高的故障诊断率。 展开更多

关键词 模拟电路 故障诊断 随机子空间方法 交叉熵方法 支持向量机

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