基于SVM-RFE-BPSO算法的特征选择方法 被引量：15

1

作者 林俊 许露 刘龙 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第8期1865-1868,共4页

为了在特征选择中获得具有较高分类准确率的特征子集,提出了一种基于支持向量机递归特征消除法(SVM-RFE)和二进制粒子群算法(BPSO)的特征选择方法.该方法首先利用SVM-RFE快速去掉部分无关特征,初步缩减数据维数,然后以粒子群算法继续搜... 为了在特征选择中获得具有较高分类准确率的特征子集,提出了一种基于支持向量机递归特征消除法(SVM-RFE)和二进制粒子群算法(BPSO)的特征选择方法.该方法首先利用SVM-RFE快速去掉部分无关特征,初步缩减数据维数,然后以粒子群算法继续搜索最优子集,并将SVM-RFE算法得到的优良子作为粒子群算法的部分初始种群,使后续粒子群算法有一个较好的搜索起点.SVM-RFE既减少了粒子的搜索空间,又为其提供了先验知识,从而提高算法的搜索效率和识别精度.实验结果表明,该方法可以在分类准确率更高或相等的情况下得到维数更少的子集. 展开更多

关键词 支持向量机 特征选择 svm-rfe 粒子群算法

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基于SVM RFE的人脸特征选择方法 被引量：4

2

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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基于SVM-RFE-SFS的基因选择方法 被引量：11

3

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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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算法的凋亡蛋白亚细胞定位预测 被引量：4

5

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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基于SVM-RFE的水稻抗病基因筛选 被引量：1

6

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

7

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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人脸特征选择中的SVM泛化误差估计 被引量：3

8

作者 李伟红 龚卫国 +1 位作者 杨利平 辜小花 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期1452-1458,共7页

为了研究在人脸特征选择中用支持向量机(SVM)泛化误差界作特征选择判据的有效性问题,结合过滤(Filter)和封装(Wrapper)模型构造了人脸特征选择及识别的新框架,将小波变换(WT)和核主元分析(KPCA)作为Filter模型,最小化SVM的VC维(VC)留一... 为了研究在人脸特征选择中用支持向量机(SVM)泛化误差界作特征选择判据的有效性问题,结合过滤(Filter)和封装(Wrapper)模型构造了人脸特征选择及识别的新框架,将小波变换(WT)和核主元分析(KPCA)作为Filter模型,最小化SVM的VC维(VC)留一法(LOO)误差界及支持向量span误差界作为Wrapper模型的特征选择判据;通过递归特征排除法(RFE)在UMIST人脸图像库上进行人脸特征选择及识别实验。实验结果表明:判据为VC维的LOO误差界和支持向量span误差界时,特征维数可以分别降低到80和70,而分类识别率仍然能达到94%以上,表明本文所提出的特征选择判据和特征搜索策略是解决人脸特征选择问题的一种有效方法。 展开更多

关键词 svm泛化误差界 人脸特征选择 Filter模型 Wrapper模型 递归特征排除法

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改进CKSAAP结合RFE算法预测蛋白质棕榈酰化位点

9

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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改进的多类支持向量机递归特征消除在癌症多分类中的应用 被引量：10

10

作者 黄晓娟 张莉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第10期2798-2802,共5页

为处理癌症多分类问题,已经提出了多类支持向量机递归特征消除(MSVM-RFE)方法,但该方法考虑的是所有子分类器的权重融合,忽略了各子分类器自身挑选特征的能力。为提高多分类问题的识别率,提出了一种改进的多类支持向量机递归特征消除(MM... 为处理癌症多分类问题,已经提出了多类支持向量机递归特征消除(MSVM-RFE)方法,但该方法考虑的是所有子分类器的权重融合,忽略了各子分类器自身挑选特征的能力。为提高多分类问题的识别率,提出了一种改进的多类支持向量机递归特征消除(MMSVM-RFE)方法。所提方法利用一对多策略把多类问题化解为多个两类问题,每个两类问题均采用支持向量机递归特征消除来逐渐剔除掉冗余特征,得到一个特征子集;然后将得到的多个特征子集合并得到最终的特征子集;最后用SVM分类器对获得的特征子集进行建模。在3个基因数据集上的实验结果表明,改进的算法整体识别率提高了大约2%,单个类别的精度有大幅度提升甚至100%。与随机森林、k近邻分类器以及主成分分析(PCA)降维方法的比较均验证了所提算法的优势。 展开更多

关键词 支持向量机 特征选择 递归特征消除 癌症分类 基因数据

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基于机器学习方法的丙型肝炎病毒非结构蛋白5B聚合酶抑制剂活性预测(英文) 被引量：5

11

作者 吕巍 薛英 《物理化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1407-1416,共10页

在丙型肝炎病毒(HCV)的基因复制和蛋白质成熟的过程中,非结构蛋白5B(NS5B)作为RNA依赖的RNA聚合酶起到了重要的作用.抑制NS5B聚合酶可以阻止丙型肝炎病毒的RNA复制,因此成为一种治疗丙型肝炎的有效方法.通过计算机方法进行虚拟筛选和预... 在丙型肝炎病毒(HCV)的基因复制和蛋白质成熟的过程中,非结构蛋白5B(NS5B)作为RNA依赖的RNA聚合酶起到了重要的作用.抑制NS5B聚合酶可以阻止丙型肝炎病毒的RNA复制,因此成为一种治疗丙型肝炎的有效方法.通过计算机方法进行虚拟筛选和预测NS5B聚合酶抑制剂已经变得越来越重要.本文主要采用机器学习方法(支持向量机(SVM)、k-最近相邻法(k-NN)和C4.5决策树(C4.5DT))对已知的丙型肝炎病毒NS5B蛋白酶抑制剂与非抑制剂建立分类预测模型.1248个结构多样性化合物(552个NS5B抑制剂与696个非NS5B抑制剂)被用于测试分类预测系统,并用递归变量消除法选择与NS5B抑制剂相关的性质描述符以提高预测精度.独立验证集的总预测精度为84.1%-85.0%,NS5B抑制剂的预测精度为81.4%-91.7%,非NS5B抑制剂的预测精度为78.2%-87.2%.其中支持向量机给出最好的NS5B抑制剂预测精度(91.7%);C4.5决策树给出最好的非NS5B抑制剂预测精度(87.2%);k-最近相邻法给出最好的总预测精度(85.0%).研究表明机器学习方法可以有效预测未知数据集中潜在的NS5B抑制剂,并有助于发现与其相关的分子描述符. 展开更多

关键词 机器学习方法 分子描述符 递归变量消除法 支持向量机 丙型肝炎病毒

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基于机器学习方法的激素敏感脂肪酶抑制剂活性预测(英文) 被引量：4

12

作者 吕巍 薛英 《物理化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2010年第2期471-477,共7页

脂肪组织中,激素敏感脂肪酶(HSL)被认为是调节脂肪酸代谢的关键限速酶.HSL在糖尿病的发病过程中起重要作用,抑制HSL活性有助于糖尿病的治疗,因此探索新颖的HSL抑制剂成为当前研究的热门.在激素敏感脂肪酶的作用机制和三维结构缺乏的情况... 脂肪组织中,激素敏感脂肪酶(HSL)被认为是调节脂肪酸代谢的关键限速酶.HSL在糖尿病的发病过程中起重要作用,抑制HSL活性有助于糖尿病的治疗,因此探索新颖的HSL抑制剂成为当前研究的热门.在激素敏感脂肪酶的作用机制和三维结构缺乏的情况下,需要发展预测HSL抑制剂的方法.本文采用几种机器学习方法(支持向量机(SVM)、k-最近相邻法(k-NN)和C4.5决策树(C4.5DT))对已知的HSL抑制剂与非抑制剂建立分类预测模型.252个结构多样性化合物(123个HSL抑制剂与129个HSL非抑制剂)被用于测试分类预测系统,并用递归变量消除法选择与HSL抑制剂相关的性质描述符以提高预测精度.本研究对独立验证集的总预测精度为75.0%-80.0%,HSL抑制剂的预测精度为85.7%-90.5%,非HSL抑制剂的预测精度为63.2%-68.4%.支持向量机方法给出最好的总预测精度(80.0%).本研究表明支持向量机等机器学习方法可以有效预测未知数据集中潜在的HSL抑制剂,并有助于发现与其相关的分子描述符. 展开更多

关键词 支持向量机激 素敏感脂肪酶 机器学习方法 分子描述符 递归变量消除法

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矿产预测中的成矿因子选择方法:以滇东南金矿预测为例 被引量：1

13

作者 俞乐 柏坚 张汉奎 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期348-353,共6页

由于矿产地质信息的复杂性和不确定性,难以建立精确的数学模型来确定矿产资源的分布状况.非线性分析建模技术,如人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等,给矿产预测工作提供了新的途径... 由于矿产地质信息的复杂性和不确定性,难以建立精确的数学模型来确定矿产资源的分布状况.非线性分析建模技术,如人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等,给矿产预测工作提供了新的途径.这类方法在处理数据时可以避免数据分析和建模的困难,即不须理解各种成矿因子与矿床(点)之间的相互关系,只须选择已知的矿床(点)和非矿产(点),进行"黑箱"学习.虽然经过合理的训练,这类方法能够得到较高的预测精度,但由于其分类过程的非线性特性,难以获得容易理解的分类规则,提供成矿因子的知识.本文采用基于SVM的迭代特征消去(Recursive Feature Elimination,RFE)技术(SVM-RFE),即在SVM模型的训练过程中,采用RFE特征选择方法,从所有输入的成矿因子中选择出对矿床(点)能正确预测的重要因子,以提供对输入模型的成矿因子的客观评价.通过对滇东南地区金矿预测的实践表明,采用SVM-RFE技术从原始10类成矿因子中自动选择6类进行预测的精度从68.42%提高到94.74%,并且得到该区域进行矿产预测的成矿因子重要性依次是:Au异常、As异常、侵入岩、下三叠统与中三叠统之间的平行不整合面、上二叠统与三叠系的平行不整合面、断裂交汇点密度、石炭系和下二叠统间的平行不整合面、中上泥盆统和石炭系间的平行不整合面、Sb异常和Hg异常,从中选取前6类成矿因子进行SVM训练得到的预测精度最高.这一结论可为在该区域进行矿产预测的资料选取,以及对成矿因子的理解提供支持. 展开更多

关键词 特征选择 支持向量机 迭代特征消去 金矿 滇东南

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MR影像体素形态学的阿尔茨海默病自动分类方法 被引量：4

14

作者 郭圣文 池敏越 +5 位作者 岑桂英 匡翠立 牛传筱 赖春任 吴效明 The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) 《东南大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2015年第2期260-265,共6页

为了确定轻度认知功能障碍(MCI)与阿尔茨海默病(AD)患者发生萎缩的重要脑区,实现正常老年人(NC)对照组、MCI与AD三组人群的分类,选择了178名被试的脑部MR影像,利用体素形态学与方差分析方法,考察NC,MCI与AD三组人群的MR影像中灰质体积差... 为了确定轻度认知功能障碍(MCI)与阿尔茨海默病(AD)患者发生萎缩的重要脑区,实现正常老年人(NC)对照组、MCI与AD三组人群的分类,选择了178名被试的脑部MR影像,利用体素形态学与方差分析方法,考察NC,MCI与AD三组人群的MR影像中灰质体积差异;然后,采用递归特征消去法对特征进行降维;最后,利用线性支持向量机对这3种人群进行分类.实验结果表明,MCI组与NC组、MCI组与AD组、AD组与NC组的平均分类准确率分别为(90.2±1.3)%,(74.7±0.9)%,100%.对分类产生重要影响的脑区包括海马、海马旁回、杏仁核、梭状回和嗅皮层等.所提方法不仅能有效揭示NC,MCI,AD三组人群的脑灰质差异,阐明MCI患者与AD患者脑区发生萎缩的过程与特性,而且能准确区分这3组人群,具有显著的临床应用价值. 展开更多

关键词 阿尔茨海默病 轻度认知功能障碍 体素形态学 支持向量机 递归特征消除

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基于支持向量机递归特征约减算法的痢疾疫情预测研究

15

作者 何苗 曹爽 +3 位作者 王双 沈铁峰 黄德生 关鹏 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2014年第1期6-9,共4页

目的探讨应用支持向量机递归特征约减算法(support vector machine with recursive feature elimination algorithm,SVM-RFE)进行痢疾疫情预测的可行性。方法收集辽宁省葫芦岛市2004-2011年的逐月痢疾疫情资料和相应时段的气象资料,首... 目的探讨应用支持向量机递归特征约减算法(support vector machine with recursive feature elimination algorithm,SVM-RFE)进行痢疾疫情预测的可行性。方法收集辽宁省葫芦岛市2004-2011年的逐月痢疾疫情资料和相应时段的气象资料,首先利用描述统计分析痢疾季节性发病规律,使用Spearman等级相关分析疫情同气象因素的关系;使用标准化气象指标作为自变量,随机将2/3数据用于训练,1/3数据用于检验,设置交叉验证次数为100次,根据径向基核函数的SVM-RFE确定最优候选变量子集并据此进行预测,利用R2.90完成上述统计过程。结果 SVM-RFE在17项气象指标中按重要程度由高至低排序,居前5位分别为平均气温、平均最高气温、降水距平百分率、平均风速、平均最低气温。随着自变量的增加,训练集的决定系数R2由0.702增加到0.945,检验集在取前两个自变量时决定系数最大,R2为0.653,均高于传统对数线性模型。结论 SVM可较好地模拟痢疾疫情在时间序列上的变动趋势,RFE算法在筛选变量方面有较好的应用前景。 展开更多

关键词 支持向量机 递归特征约减算法 预测 痢疾 发病率

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基于连笔消除的空间手写字符识别方法 被引量：5

16

作者 赖英超 曾剑铭 沈海斌 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第19期154-158,共5页

信息的连续采集会造成部分字符存在连笔,进而影响字符识别率。为此,提出一种基于连笔消除的空间手写字符识别方法。将空间手写字符平面化,提取字符拐点和笔画方向特征。为避免笔画的误消除,利用支持向量机把未知字符分为带连笔字符和非... 信息的连续采集会造成部分字符存在连笔,进而影响字符识别率。为此,提出一种基于连笔消除的空间手写字符识别方法。将空间手写字符平面化,提取字符拐点和笔画方向特征。为避免笔画的误消除,利用支持向量机把未知字符分为带连笔字符和非连笔字符,通过连笔的书写特征消除连笔,将空间字符轨迹转化为平面字符轨迹,直接用平面字符分类器进行字符识别。实验结果表明,该方法连笔消除效果显著,利用现有字符库即可获得较高的字符识别率。 展开更多

关键词 支持向量机 三维空间手写 特征提取 笔画分段 连笔消除

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基于测井参数的页岩有机碳含量支持向量机预测 被引量：12

17

作者 李泽辰 杜文凤 +1 位作者 胡进奎 李冬 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期199-204,共6页

为了解决传统的有机碳含量TOC测量方法成本高和无法获得TOC含量连续分布的问题,提出了一种TOC含量的统计预测方法。由于地层的岩性的不同,TOC含量的差异非常大,因此,首先对原始的测井数据聚类,通过聚类的方法将不同岩性的地层区分开,对... 为了解决传统的有机碳含量TOC测量方法成本高和无法获得TOC含量连续分布的问题,提出了一种TOC含量的统计预测方法。由于地层的岩性的不同,TOC含量的差异非常大,因此,首先对原始的测井数据聚类,通过聚类的方法将不同岩性的地层区分开,对不同的地层分别建立TOC含量的预测模型,再通过聚类的方法提高了各测井参数和TOC含量的相关性,这不仅提高了模型的准确性,而且使得模型更有说服力;然后通过粒子群算法优化SVM模型参数,避免了因人工选择参数带来的模型不稳定的问题,依此建立测井参数优选的SVM-RFE模型,对每一类分别进行测井参数筛选,有效的规避了各测井参数之间的信息冗余和不相关参数带来的模型性能降低和训练时间增加的问题;最后利用优选后的测井数据和SOM的分类结果,对不同的地层岩性分别建立SVR模型进行预测。结果表明:通过与其他TOC含量预测模型对比,SOM-SVR模型更加稳定,更有说服力,预测误差小,平均相对误差约6%,平均绝对误差不超过0.2。由此,可以通过SOM算法对不同岩性的地层进行聚类之后再建立TOC含量的预测模型,更有利于提高模型的精度。 展开更多

关键词 总有机碳含量 测井 SOM聚类 粒子群算法 递归特征消除算法 支持向量机算法

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基于支持向量机的结肠癌信息基因提取 被引量：3

18

作者 李烨 王永丽 贺国平 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2012年第3期84-89,共6页

基于结肠癌基因表达谱数据集,提出了一种信息基因提取的新方法。该方法结合了支持向量机(SVM)、Bhattacharyya距离、递归特征消除(RFE)和快速基于相关性过滤器(FCBF)方法。首先,利用Bhattacharyya距离与SVM-RFE方法结合去除无关基因,然... 基于结肠癌基因表达谱数据集,提出了一种信息基因提取的新方法。该方法结合了支持向量机(SVM)、Bhattacharyya距离、递归特征消除(RFE)和快速基于相关性过滤器(FCBF)方法。首先,利用Bhattacharyya距离与SVM-RFE方法结合去除无关基因,然后运用FCBF方法得到信息基因,最后以支持向量机作为分类器对结肠癌样本进行分类识别。实验结果表明,同现有的方法相比,该方法在提取基因数量和准确率上都有明显的优势。 展开更多

关键词 结肠癌 支持向量机 信息基因 BHATTACHARYYA距离 递归特征消除 快速基于相关性过滤器

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一种有效降维的特征选择方法及其在水声目标识别中的应用 被引量：2

19

作者 郭政 赵梅 胡长青 《声学技术》 CSCD 北大核心 2021年第1期14-20,共7页

为在保证目标识别准确率基础上进行有效特征降维,文章以目标识别准确率为特征选择准则,提出一种支持向量机递归特征消除(Support Vector Machine Recursive Feature Elimination,SVM-RFE)快速筛选出部分优质特征子集与猫群算法(Cat Swar... 为在保证目标识别准确率基础上进行有效特征降维,文章以目标识别准确率为特征选择准则,提出一种支持向量机递归特征消除(Support Vector Machine Recursive Feature Elimination,SVM-RFE)快速筛选出部分优质特征子集与猫群算法(Cat Swarm Algorithm,CSO)迭代寻优结合的特征选择方法,并将该方法应用于水声目标识别的特征选择。实验数据处理结果表明:相比SVM-RFE和CSO特征选择算法,文中提出的方法在平均特征维数降低8%的基础上,平均目标识别率提高了1.88%,能够实现有效降维的目的。该方法对判断特征是否适合用于特定的目标识别也有一定应用价值。 展开更多

关键词 特征选择 水声目标识别 支持向量机 递归特征消除 猫群算法

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耦合递归特征消除与二维CNN的滑坡敏感性评价 被引量：4

20

作者 张沛 李英冰 +1 位作者 张镇平 胡露太 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第12期88-93,共6页

针对传统滑坡敏感性评价方法仅考虑滑坡点本身的影响因子信息,而忽略周围空间信息的问题,本文提出了一种耦合递归特征消除与二维卷积神经网络相结合的方法。首先通过递归特征消除对滑坡影响因子进行排序与筛选;其次裁取二维特征因子集... 针对传统滑坡敏感性评价方法仅考虑滑坡点本身的影响因子信息,而忽略周围空间信息的问题,本文提出了一种耦合递归特征消除与二维卷积神经网络相结合的方法。首先通过递归特征消除对滑坡影响因子进行排序与筛选;其次裁取二维特征因子集输入添加了L2正则化、Dropout等优化方法的二维CNN中,顾及滑坡周围的空间信息,在保证模型精度与泛化能力的基础上预测滑坡敏感性;然后以九寨沟地区为试验区,选取高程、岩性等14个相关因子作为滑坡影响因素,预测试验区的滑坡发生概率并绘制滑坡敏感性图;最后使用Logistic模型和带有3种不同核函数(线性核函数、径向基核函数、Sigmoid核函数)的SVM模型进行对比验证。结果表明,本文方法具有最高的准确度与AUC,且具有效性与可靠性。 展开更多

关键词 滑坡敏感性 递归特征消除 二维卷积神经网络 L2正则化 支持向量机

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