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基于深度学习和SVM-RFE的网络入侵检测模型
1
作者 叶青 张延年 吴昊 《电信科学》 北大核心 2025年第7期108-119,共12页
网络入侵检测系统是对抗各种网络威胁的有效手段。然而,网络入侵数据中存在大量冗余信息和分布不平衡问题,为此,提出基于深度学习和支持向量机的递归特征消除算法的网络入侵检测(DLRF)模型。DLRF模型利用基于支持向量机的递归特征消除... 网络入侵检测系统是对抗各种网络威胁的有效手段。然而,网络入侵数据中存在大量冗余信息和分布不平衡问题,为此,提出基于深度学习和支持向量机的递归特征消除算法的网络入侵检测(DLRF)模型。DLRF模型利用基于支持向量机的递归特征消除算法进行特征权重排序,选择重要特征。同时,结合过采样和欠采样技术解决数据样本分布不平衡的问题。利用3个深度学习算法构建集成框架的基学习器,并利用深度神经网络构建元学习器,进而提升DLRF模型检测网络攻击的性能。通过两个典型的网络入侵数据集UNSW-NB15和数据集CICIDS 2017验证DLRF模型的性能。性能分析表明,DLRF模型在这两个数据集上的准确率分别为0.9068、0.9968,F1值(F1-score)分别为0.9068、0.9960。 展开更多
关键词 入侵检测模型 深度学习 递归特征消除 集成学习
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基于RF-RFE算法的地铁车站洪涝灾害预测研究 被引量：3
2
作者 白莲 刘平 《铁道标准设计》 北大核心 2024年第3期192-197,207,共7页
地铁车站形式以地下段为主,进入雨期时受到洪涝灾害的威胁,易发生雨水倒灌现象,严重影响居民出行和地铁安全运营。为进一步提高地铁车站洪涝灾害预测的效果,提出基于RF-RFE和DNN神经网络的地铁车站洪涝灾害预测方法。首先,通过收集并分... 地铁车站形式以地下段为主,进入雨期时受到洪涝灾害的威胁,易发生雨水倒灌现象,严重影响居民出行和地铁安全运营。为进一步提高地铁车站洪涝灾害预测的效果,提出基于RF-RFE和DNN神经网络的地铁车站洪涝灾害预测方法。首先,通过收集并分析已发生地铁车站洪涝灾害的案例,采用文献综述结合专家访谈的方法,构建地铁车站洪涝灾害初始变量集;然后,利用随机森林—递归特征消除(RF-RFE)算法,计算初始变量重要性并完成变量分类正确率排序,从初始变量集中筛选出重要变量;最后,建立DNN神经网络预测模型,并以筛选出的重要变量作为输入样本,训练DNN神经网络,完成对地铁车站洪涝灾害的预测。研究结果表明:(1)变量选择可提高预测模型精度,与初始变量集的DNN神经网络预测模型相比,数据筛选后的DNN神经网络预测模型准确率提高了4.36%;(2)RF-RFE和DNN神经网络算法结合具有良好的效果,预测模型准确率为88.1%,F1分数为0.9。 展开更多
关键词 地铁车站 随机森林(RF)算法 递归特征消除(rfe) 洪涝灾害 神经网络
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基于SVM RFE的人脸特征选择方法 被引量：4
3
作者 李伟红 龚卫国 +2 位作者 陈伟民 梁毅雄 尹克重 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期113-117,共5页
提出一种新的基于SVMRFE(SupportVectorMachineRecursiveFeatureElimination)的人脸特征选择方法。该方法将权重矢量和半径/间隔作为SVMRFE的特征选择标准,采用缩放因子梯度算法优化特征搜索。基于该方法构建了一种实用、有效的人脸特... 提出一种新的基于SVMRFE(SupportVectorMachineRecursiveFeatureElimination)的人脸特征选择方法。该方法将权重矢量和半径/间隔作为SVMRFE的特征选择标准,采用缩放因子梯度算法优化特征搜索。基于该方法构建了一种实用、有效的人脸特征提取、选择及识别框架,并在UMIST人脸数据库上进行了验证实验。对特征选择前后的分类能力及速度进行了分析比较,结果表明,该方法是一种实用、有效的人脸特征选择方法,可以在特征维数为80左右时,达到94.62%的分类识别率。 展开更多
关键词 特征选择 人脸识别 支持向量机 SVM rfe
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ReliefF-SVM RFE组合式特征选择人脸识别 被引量：6
4
作者 孔英会 张少明 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第11期169-171,212,共4页
针对人脸识别中因特征个数较多对识别的实时性和准确性影响较大的问题,提出了ReliefF-SVM RFE组合式特征选择的人脸识别方法。利用离散余弦变换提取特征和ReliefF对人脸图像特征集做特征初选,降低特征维数空间,再用改进的SVM RFE(Suppor... 针对人脸识别中因特征个数较多对识别的实时性和准确性影响较大的问题,提出了ReliefF-SVM RFE组合式特征选择的人脸识别方法。利用离散余弦变换提取特征和ReliefF对人脸图像特征集做特征初选,降低特征维数空间,再用改进的SVM RFE(Support Vector Machine Recursive Feature Elimination)选择最优特征,解决了利用SVM RFE特征选择时因特征数多而算法需多次训练耗时长的问题。对训练得到的特征排序表采用交叉留一验证方法选取最优子集,再由SVM分类识别。在UMIST人脸库上实验证明,可以在特征数为52时,达到98.84%的识别率,识别时间仅需0.037s。 展开更多
关键词 人脸识别 支持向量机回归特征消除(SVM rfe) RELIEFF 离散余弦变换 特征选择
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基于SVM-RFE-SFS的基因选择方法 被引量：11
5
作者 游伟 李树涛 谭明奎 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期93-99,共7页
基因微阵列数据通常包含大量与肿瘤分类无关的数据,会严重降低肿瘤诊断的准确率;基因微阵列数据还存在小样本、高维度的问题,也增加了肿瘤诊断的难度,所以必须对其进行基因选择。提出一种新的基于支持向量机(SVM)、联合递归特征去除(RFE... 基因微阵列数据通常包含大量与肿瘤分类无关的数据,会严重降低肿瘤诊断的准确率;基因微阵列数据还存在小样本、高维度的问题,也增加了肿瘤诊断的难度,所以必须对其进行基因选择。提出一种新的基于支持向量机(SVM)、联合递归特征去除(RFE)和序列前向选择(SFS)的基因选择方法。首先利用SVM计算每个基因的排序准则分数,再利用排序准则分数的一阶差分把基因划分为若干小组;对排序准则分数值最小的基因小组进行递归特征去除,消去噪声基因,同时对排序准则分数值最大的基因小组进行序列前向选择,选取有效信息基因。对白血病、结肠癌、乳腺癌基因微阵列数据的实验结果表明,所提出的方法运行效率高、分类性能好。 展开更多
关键词 基因选择 支持向量机 递归特征去除 序列前向选择
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基于RFE-BXGBoost的轴承套圈沟道表面缺陷识别方法 被引量：4
6
作者 徐凯 张会妨 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第11期1691-1699,共9页
轴承套圈是轴承部件的重要组成部分,其表面缺陷影响轴承的服役期限。为了解决轴承沟道表面缺陷难以被准确识别的问题,提出了一种基于特征递归消除的贝叶斯极度梯度提升树(RFE-BXGBoost)的轴承套圈沟道表面缺陷识别模型(方法)。首先,基... 轴承套圈是轴承部件的重要组成部分,其表面缺陷影响轴承的服役期限。为了解决轴承沟道表面缺陷难以被准确识别的问题,提出了一种基于特征递归消除的贝叶斯极度梯度提升树(RFE-BXGBoost)的轴承套圈沟道表面缺陷识别模型(方法)。首先,基于特征衍生的思想,对轴承沟道的时域、频域等特征进行了提取,使用了极度梯度提升树(XGBoost)作为基于特征递归消除(RFE)的基学习器,对影响轴承沟道表面缺陷最佳特征子集进行了选择,并过滤了冗余特征;然后,利用基于贝叶斯优化的XGBoost模型组成弱分类器,为了降低模型预测结果的方差,使用有放回随机抽样法,对基分类器进行了选取;最后,根据抽样结果,利用投票法获得了最终的表面缺陷识别结果,并使用轴承套圈沟道实测数据集进行了模型预测性能的测试。实验结果表明:基于RFE-BXGBoost的表面缺陷识别模型的识别准确率为0.90,F1-score为0.879,优于仅使用自适应提升法(Adaboost)、随机森林、梯度提升树的表面缺陷识别结果。研究结果表明:该表面缺陷识别模型对复杂零部件和系统的表面缺陷识别有一定的效果。 展开更多
关键词 滚动轴承 特征递归消除 极度梯度提升树 轴承套圈沟道 有放回随机抽样 集成模型
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基于SVM-RFE算法的凋亡蛋白亚细胞定位预测 被引量：4
7
作者 刘太岗 王春华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第10期155-159,共5页
获取凋亡蛋白亚细胞定位的信息对揭示细胞程序性死亡的机制和注解蛋白质功能都具有非常重要的意义。鉴于实验方法确定亚细胞定位不仅费时费力而且代价过高,开发快速有效的计算方法预测亚细胞定位已成为生物信息学领域的重要研究内容之... 获取凋亡蛋白亚细胞定位的信息对揭示细胞程序性死亡的机制和注解蛋白质功能都具有非常重要的意义。鉴于实验方法确定亚细胞定位不仅费时费力而且代价过高,开发快速有效的计算方法预测亚细胞定位已成为生物信息学领域的重要研究内容之一。首先基于位置特异性得分矩阵提取氨基酸组分、二肽组分和自协方差变量等特征构建蛋白质序列的特征表示模型,然后采用递归特征消除法进行特征选择,最后选用支持向量机分类器在两个常用数据集上进行夹克刀检验。实验结果表明,该方法优于大多数已报道的预测方法,从而证明了其有效性。 展开更多
关键词 位置特异性得分矩阵 自协方差变换 支持向量机 递归特征消除 夹克刀检验
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联合多种衍生光谱特征的冬小麦叶绿素含量估算
8
作者 杨伟博 李映雪 +1 位作者 吴芳 邹晓晨 《农业工程学报》 北大核心 2025年第15期165-173,共9页
叶绿素含量是评估作物长势的重要指标,准确估算叶片叶绿素含量对指导田间管理具有重要意义。高光谱遥感是大面积无损探测叶片叶绿素含量的重要手段。与原始冠层光谱反射率相比,冠层衍生光谱通过对原始光谱反射率数学变换处理显著降低了... 叶绿素含量是评估作物长势的重要指标,准确估算叶片叶绿素含量对指导田间管理具有重要意义。高光谱遥感是大面积无损探测叶片叶绿素含量的重要手段。与原始冠层光谱反射率相比,冠层衍生光谱通过对原始光谱反射率数学变换处理显著降低了噪声的影响,提升了光谱特征对作物生理生化参量的敏感性。不同衍生光谱特征对生理生化参量的敏感性波段存在差异,与单一衍生光谱特征相比,充分利用并联合多种衍生光谱敏感性特征,有望进一步提升叶绿素含量探测精度。为此,该文提出了一种联合多种衍生光谱特征探测冬小麦叶绿素含量的方法。通过4a连续田间试验获取冬小麦4个关键生育期(拔节期、抽穗期、开花期和灌浆期)的冠层光谱反射率和叶片叶绿素含量,对原始光谱反射率进行一阶导数反射率变换、标准正态变量变换、去趋势校正和连续统去除变换形成4种衍生光谱特征,比较了原始光谱反射率与4种衍生光谱特征对叶片叶绿素含量敏感性差异。通过递归消除法与4种机器学习算法(随机森林回归、随机梯度提升回归、支持向量回归和核岭回归)结合,分别对单一光谱特征数据和多种光谱特征组合数据选取叶绿素含量敏感性光谱特征,分别构建基于单一光谱特征和联合多种衍生光谱特征的叶绿素含量探测模型。结果表明,逐波段衍生光谱特征与叶绿素含量决定系数大于原始光谱反射率,其中连续统去除变换特征在478~725 nm波段范围内决定系数(determination coefficient)R^(2)>0.6。在基于单一光谱特征数据估算模型中,以衍生光谱特征驱动机器学习估算叶绿素含量精度优于原始光谱反射率,其中以30个一阶导数反射率驱动随机梯度提升回归算法构建的模型精度最佳,在全部数据中估算精度(R^(2)=0.841,均方根误差root mean square error,RMSE=3.309μg/cm^(2))优于采用原始光谱反射率构建最佳模型估算精度(R^(2)=0.814和RMSE=3.602μg/cm^(2))。联合25个不同衍生光谱特征组合驱动随机梯度提升回归模型进一步提升了叶绿素含量估算精度,并降低了模型所需光谱特征数量,在全部数据中估算精度为R^(2)=0.847和RMSE=3.246μg/cm^(2)。研究结果提升了叶绿素含量估算精度,降低了模型的复杂性,为利用高光谱数据估算作物叶绿素含量提供参考。 展开更多
关键词 叶绿素 冬小麦 衍生光谱 机器学习 递归特征消除法
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一种改进的特征选择方法在储运发箱行为识别中的应用
9
作者 张伟 邓士杰 于贵波 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第3期32-40,共9页
为了提升储运发箱在运输过程中行为识别的精度,提出了一种改进的特征选择方法用于降低储运发箱原始特征集的冗余程度,从而提升分类的准确率。基于滑动窗口和特征提取技术从储运发箱三轴运动数据中提取时域和频域特征;再利用改进的随机... 为了提升储运发箱在运输过程中行为识别的精度,提出了一种改进的特征选择方法用于降低储运发箱原始特征集的冗余程度,从而提升分类的准确率。基于滑动窗口和特征提取技术从储运发箱三轴运动数据中提取时域和频域特征;再利用改进的随机森林袋外误差方法衡量特征的重要性,并通过递归特征消除算法提取贡献度大的特征组成最优特征子集;将获得的最优特征数据集输入至分类器中,完成对储运发箱行为姿态的识别。实验结果表明,该改进的特征选择方法能够根据特征的重要性筛选出低维度且相关性高的特征子集,可以在降低分类器复杂程度的基础上提高分类的准确率,具有一定的实际工程应用价值。 展开更多
关键词 储运发箱 特征选择 随机森林 袋外误差 递归特征消除 分类器
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基于Landsat影像的半荒漠化草地地上生物量反演——以达茂旗为例
10
作者 王力琪 程博 +3 位作者 张晓平 李可冬 宋梦龙 颜涛 《测绘通报》 北大核心 2025年第7期52-57,共6页
准确监测半荒漠化草地地上生物量是草地生态状况评价和相应草地可持续管理的必要条件。达茂旗草地资源丰富,植被群落结构简单,属半荒漠化草地的典型性代表。为了提升半荒漠化草地资源信息的质量,本文以内蒙古达茂旗为研究区,基于Landsa... 准确监测半荒漠化草地地上生物量是草地生态状况评价和相应草地可持续管理的必要条件。达茂旗草地资源丰富,植被群落结构简单,属半荒漠化草地的典型性代表。为了提升半荒漠化草地资源信息的质量,本文以内蒙古达茂旗为研究区,基于Landsat遥感影像,借助地面实测样地数据,结合光谱、植被指数、气象数据和数字地形数据构建了23个原始特征,分别采用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、梯度提升回归树(GBRT)和决策树(CART)回归算法进行草地地上生物量反演,并使用特征重要性得分和递归特征消除(RFE)进行特征优化,最终完成达茂旗2021年半荒漠化草地AGB反演制图。结果表明,RF模型在半荒漠化草地AGB反演结果中精度最高,利用递归特征消除法筛选最优特征至12个,其中气象和地形特征对草地AGB反演贡献最大,最终的反演模型精度决定系数(R^(2))为0.83,均方根误差(RMSE)为20.31。本文对半荒漠化草地进行生物量的估算,为易受影响的草地生态系统管理和保护提供了科学依据,为生物量反演研究提供了有效的方法论。 展开更多
关键词 半荒漠化草地 草地地上生物量 Landsat影像 机器学习 递归特征消除法
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基于ITPA-Informer的新能源汽车动力电池可充电容量预测
11
作者 张帅博 赫飞 李宝峰 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第3期53-64,共12页
随着新能源汽车的大范围推广,其核心部件——动力电池的状态评估和可充电容量的准确预测对于评估新能源汽车的可靠性、续航里程和剩余价值意义重大。提出了一种基于ITPA-Informer模型的新能源汽车动力电池可充电容量预测方法,首先通过... 随着新能源汽车的大范围推广,其核心部件——动力电池的状态评估和可充电容量的准确预测对于评估新能源汽车的可靠性、续航里程和剩余价值意义重大。提出了一种基于ITPA-Informer模型的新能源汽车动力电池可充电容量预测方法,首先通过安时积分法结合卡尔曼滤波来估算可充电容量,并通过两阶段特征工程(递归特征消除和核主成分分析)来筛选特征并降维,以缓解实际工况下的维数灾难。模型方面,在Informer模型的Decoder中引入了改进的时间模式注意力机制,提取了除采样时间间隔外不同时间尺度下的特征,通过指数衰减因子调整每个时间步对当前预测的贡献度,增强可充电容量随行驶里程增加而逐渐降低的时序依赖性。实验结果表明,所提出的模型在多个评价指标上均优于传统的卷积神经网络(CNN)、长短期记忆(LSTM)和门控循环单元(GRU)模型,并且在不同月份下的运行数据验证了模型具有较好的泛化能力。 展开更多
关键词 可充电容量 安时积分法 递归特征消除 核主成分分析 ITPA机制 INFORMER
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基于SVM-RFE的水稻抗病基因筛选 被引量：1
12
作者 付媛 王岩 +3 位作者 周柚 张帆 王珏鑫 梁艳春 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1101-1104,共4页
提出一种改进的回归特征消去支持向量机特征选择方法(SVM-RFE)对水稻的抗病基因进行筛选.实验结果表明:在预测得到的20个与水稻抗病/敏感相关基因中,有3个基因与已知的水稻抗病基因紧密相关;2个基因与已知的水稻抗病基因有一定的相关性... 提出一种改进的回归特征消去支持向量机特征选择方法(SVM-RFE)对水稻的抗病基因进行筛选.实验结果表明:在预测得到的20个与水稻抗病/敏感相关基因中,有3个基因与已知的水稻抗病基因紧密相关;2个基因与已知的水稻抗病基因有一定的相关性.通过该方法能找到影响水稻生长状态(正常/染病)的基因. 展开更多
关键词 回归特征消去支持向量机 基因筛选 水稻抗病
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基于RFE-SA-SVM的变压器故障诊断 被引量：2
13
作者 李育恒 赵峰 《电测与仪表》 北大核心 2014年第12期50-55,共6页
通过对变压器油中溶解气体进行分析,可以及早的发现变压器的故障。为了全面地反映变压器内部故障与特征气体之间的关系,提出采用5种特征气体浓度比值共计15组作为特征预输入量,并采用基因选择算法对15个特征量进行筛选,将筛选后特征量... 通过对变压器油中溶解气体进行分析,可以及早的发现变压器的故障。为了全面地反映变压器内部故障与特征气体之间的关系,提出采用5种特征气体浓度比值共计15组作为特征预输入量,并采用基因选择算法对15个特征量进行筛选,将筛选后特征量作为支持向量机模型输入。在SVM模型中,采用模拟退火算法对SVM的参数进行优化,给出其GUI界面。最后,通过数据验证基于RFE-SA-SVM模型故障诊断率要高于单一模型。 展开更多
关键词 特征选择 基因选择算法 支持向量机 故障诊断
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基于SVR-RFE的作战方案评估指标选择方法 被引量：3
14
作者 丁晓剑 丁冉 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第4期43-48,共6页
针对作战方案评价指标权值确定过程存在不确定和主观性的问题,本文提出了基于支持向量回归机的线性和非线性递归特征消除法(SVR-RFE)。该方法利用权值向量和函数值作为SVR-RFE的特征选择标准,采用支持向量回归机(SVR)对特征选择前后的... 针对作战方案评价指标权值确定过程存在不确定和主观性的问题,本文提出了基于支持向量回归机的线性和非线性递归特征消除法(SVR-RFE)。该方法利用权值向量和函数值作为SVR-RFE的特征选择标准,采用支持向量回归机(SVR)对特征选择前后的回归能力进行了分析比较。在某作战方案样本集上的仿真实验表明,线性和非线性SVR-RFE在作战方案数据集上的特征选择效果是一致的,在特征维度为50%左右时,SVR算法达到最优泛化性能。 展开更多
关键词 支持向量回归 递归特征消除法 评估指标
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改进CKSAAP结合RFE算法预测蛋白质棕榈酰化位点
15
作者 汤亚东 谢鹭 陈兰明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期143-148,共6页
蛋白质棕榈酰化是一种可逆的蛋白质翻译后修饰,在蛋白质稳定性和亚细胞定位等方面发挥重要作用。构建了一种预测蛋白质棕榈酰化位点的新模型(PSSM-CKSAAP-RFE)。采用蕴含进化信息的k-spaced氨基酸对组分方法表征蛋白质序列,通过递归特... 蛋白质棕榈酰化是一种可逆的蛋白质翻译后修饰,在蛋白质稳定性和亚细胞定位等方面发挥重要作用。构建了一种预测蛋白质棕榈酰化位点的新模型(PSSM-CKSAAP-RFE)。采用蕴含进化信息的k-spaced氨基酸对组分方法表征蛋白质序列,通过递归特征消除法进行特征选择;基于上述特征训练支持向量机分类器,并采用夹克刀交叉验证法测试模型性能。研究结果显示,训练集和独立测试集的预测准确率、马修斯相关系数、特异性、敏感性和受试者工作特征曲线下面积分别为98.44%、0.94、98.95%、95.65%和0.990,以及98.41%、0.93、99.39%、92.31%和0.994,优于文献中报道的相关方法,为蛋白质棕榈酰化位点的预测提供了一种新模型。 展开更多
关键词 蛋白质棕榈酰化位点 k-spaced氨基酸对组分 位置特异性得分矩阵 支持向量机 递归特征消除
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基于Sentinel-1/2数据融合的县域农业大棚提取 被引量：4
16
作者 张廷龙 韩晓乐 +1 位作者 包懿 张青峰 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第19期135-145,共11页
农业大棚作为一种特殊的地物类型,在高空间分辨率遥感影像上识别相对容易且精度高,但高分影像大多需商业购买,可获取性受限。为提高县域农业大棚精确提取的经济性和便捷性,该研究利用免费、方便获取的非高分Sentinel-1(雷达)和Sentinel... 农业大棚作为一种特殊的地物类型,在高空间分辨率遥感影像上识别相对容易且精度高,但高分影像大多需商业购买,可获取性受限。为提高县域农业大棚精确提取的经济性和便捷性,该研究利用免费、方便获取的非高分Sentinel-1(雷达)和Sentinel-2(光学)遥感数据进行融合,结合光谱指数、纹理提取和主成分分析等方法,构建了多维特征集空间,采取多种分类识别方法(案),对县域农业大棚进行识别提取。研究结果表明:1)仅使用Sentinel-1/2(10 m分辨率)遥感影像,在适当分类方法(案)的支持下,可实现县域农业大棚的高精度提取;2)利用Sentinel-1(雷达)和Sentinel-2(光学)遥感数据的融合有助于提升农业大棚的识别精度。Sentinel-1/2数据融合相较于仅使用Sentinel-2(光学)遥感数据,总体精度平均提升1.70个百分点,最大提升3.29个百分点;3)文中所用识别方法(案)中,面向对象方法在大棚密度高的区域表现良好;但在大棚密度较低的区域,精度一般,表现出较强的区域(或场景)依赖性。而光学与雷达信息融合后基于像素的递归特征消除随机森林(random forest-recursive feature elimination,RFRFE)方法(案)平均精度可达96.45%,精度高且稳定,区域适应性强,适合非高分影像县域农业大棚的精确、高效提取。研究提出的基于Sentinel-1/2影像县域农业大棚提取方案,可为广大县域农业大棚经济、快速、高效提取,提供技术支持。 展开更多
关键词 遥感 数据融合 大棚提取 随机森林 递归特征消除
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基于近红外光谱的卷烟配方模块香型预测 被引量：1
17
作者 王林 郑明明 +3 位作者 王翀 吴庆华 崔南方 李建斌 《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期226-231,共6页
为提高卷烟配方模块的分类识别准确率,并为卷烟配方模块的科学评估提供技术支撑,提出了一种基于近红外光谱特征筛选的卷烟配方模块香型预测方法。选取2017—2019年238个卷烟配方模块样品的近红外光谱数据,结合特征工程中的递归特征消除... 为提高卷烟配方模块的分类识别准确率,并为卷烟配方模块的科学评估提供技术支撑,提出了一种基于近红外光谱特征筛选的卷烟配方模块香型预测方法。选取2017—2019年238个卷烟配方模块样品的近红外光谱数据,结合特征工程中的递归特征消除法和BP神经网络、随机森林、XGBoost3种机器学习技术,构建了基于特征变量的香型预测模型。与全光谱数据训练的分类效果对比,经过递归特征消除法筛选后的光谱特征变量能够有效提升卷烟配方模块香型的识别准确率,其中,XGBoost算法分类效果最佳,模型对测试集的识别准确率达到了90.41%。结果表明,基于近红外光谱特征筛选的香型预测方法对卷烟配方模块的快速定位、科学评价及卷烟配方设计等有一定的辅助决策作用。 展开更多
关键词 烟叶 香型 近红外光谱 递归特征消除 随机森林 XGBoost
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基于改进型随机森林算法的页岩岩性识别——以准噶尔盆地芦草沟组为例 被引量：4
18
作者 秦志军 操应长 冯程 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期595-603,共9页
在储集层岩性识别的应用中,特别是对页岩等非均质性较强的非常规储集层的岩性识别,机器学习算法的高效性、准确性和有效信息整合能力已经得到了充分验证。考虑到岩性识别的特征参数优选问题,优选自然伽马、T2几何平均值、结构指数、骨... 在储集层岩性识别的应用中,特别是对页岩等非均质性较强的非常规储集层的岩性识别,机器学习算法的高效性、准确性和有效信息整合能力已经得到了充分验证。考虑到岩性识别的特征参数优选问题,优选自然伽马、T2几何平均值、结构指数、骨架密度指数、密度和深侧向电阻率,采用结合递归特征消除的随机森林算法,对准噶尔盆地中二叠统芦草沟组页岩储集层的主要岩性进行识别;利用传统的随机森林算法和支持向量机法,对同一套资料进行岩性预测,并与岩石薄片鉴定结果对比。结合递归特征消除的随机森林算法只需选择一半的测井参数,便能够达到更好的效果,而且通过优选特征参数,缩短了算法的运行时间。因此,结合递归特征消除的随机森林算法能够实现测井特征参数的优选,提高页岩岩性识别的准确率,缩短运行时间,为复杂岩性识别和多参数选择提供了新的思路。 展开更多
关键词 随机森林算法 递归特征消除 特征选择 中二叠统 芦草沟组 页岩储集层 岩性识别
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基于递归特征消除−随机森林模型的江浙沪农田土壤肥力属性制图 被引量：8
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作者 李安琪 杨琳 +4 位作者 蔡言颜 张磊 黄海莉 吴琪 王雯琪 《地理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第1期168-178,共11页
以江苏省、浙江省、上海市农田为研究区,选用气候、地形、植被、土壤属性等自然环境协变量,及农业机械总动力、每公顷农用化肥施用量、农业总产值、农村用电量等农业活动变量,利用递归特征消除方法(RFE)对环境协变量进行筛选,基于筛选... 以江苏省、浙江省、上海市农田为研究区,选用气候、地形、植被、土壤属性等自然环境协变量,及农业机械总动力、每公顷农用化肥施用量、农业总产值、农村用电量等农业活动变量,利用递归特征消除方法(RFE)对环境协变量进行筛选,基于筛选后的最优变量组合建立随机森林(RF)模型,进行表层土壤pH、有机碳、全氮、全磷、全钾、铵态氮、硝态氮、有效磷、速效钾、交换性钙、交换性镁11种主要土壤肥力属性的空间分布预测,并采用100次重复的十折交叉验证法进行验证。结果表明:①11个模型筛选出的环境协变量类型主要集中在气候、地形与植被变量,表征人类农业活动的变量在有机碳、全磷、全钾、铵态氮和有效磷预测中体现重要作用。②11个模型的决定系数(R^(2))在0.27~0.53,pH、速效钾、交换性镁和交换性钙的预测模型决定系数(R^(2))均在0.45以上。本研究表明人类活动变量对于土壤肥力预测具有重要意义,而递归特征消除−随机森林模型(RFE-RF)可以用于农田主要土壤肥力属性制图,为农业生产提供准确的土壤肥力属性空间分布信息。 展开更多
关键词 递归特征消除 随机森林 土壤肥力属性 农田土壤 数字土壤制图 江浙沪
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基于机器学习的服装生产线员工效率预测 被引量：1
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作者 鞠宇 王朝晖 +1 位作者 李博一 叶勤文 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期183-192,共10页
在服装生产线中,管理者通常凭借直觉和经验进行工人调度和工序编排,缺少基于历史生产相关数据的分析,难以进行产前预判。为此,充分利用历史生产数据,使用机器学习技术科学地预判工人产前效率,以提高生产线的平衡率。首先,收集了某工厂1... 在服装生产线中,管理者通常凭借直觉和经验进行工人调度和工序编排,缺少基于历史生产相关数据的分析,难以进行产前预判。为此,充分利用历史生产数据,使用机器学习技术科学地预判工人产前效率,以提高生产线的平衡率。首先,收集了某工厂13个订单的526个生产数据并通过分位数划分法对效率进行等级划分。其次,基于生产数据的特征,在员工生产效率预测任务中选择了随机森林集成学习模型,并与其它8个模型进行了综合比较。最后,通过递归式特征消除法,从15个初始特征中筛选出实现模型最大预测性能的最优特征组以优化模型。优化后结果显示,随机森林模型展现出优异的预测性能,在回归任务中,验证集R^(2)值为0.836,而均方根误差值为0.116;在分类任务中,其验证集平衡F分数值为0.823。研究结果表明,使用随机森林模型可以实现产前工人效率的有效预测,预测结果可避免管理者在调度时做出错误决策,同时为生产线的优化和柔性调度提供参考。 展开更多
关键词 服装生产数据 机器学习 产前效率预测 递归式特征消除 柔性调度
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