我国尺度兼容和树种分类的材积源森林碳储量模型 被引量：2

1

作者 张聪 刘琪 +2 位作者 李海奎 刘鹏举 詹思颖 《林业科学》 北大核心 2025年第1期57-69,共13页

【目的】提出一种简单方便的森林碳储量估算方法,构建考虑林分特征的尺度兼容和树种分类的材积源森林碳储量模型,为估算多尺度和多树种森林碳储量提供方法和技术支持。【方法】基于第6~9次全国森林资源清查数据和异速生长方程,分别利用... 【目的】提出一种简单方便的森林碳储量估算方法,构建考虑林分特征的尺度兼容和树种分类的材积源森林碳储量模型,为估算多尺度和多树种森林碳储量提供方法和技术支持。【方法】基于第6~9次全国森林资源清查数据和异速生长方程,分别利用含哑变量的非线性最小二乘法的独立模型和非线性似然无关回归的联立方程组模型,构建考虑起源、龄组2个主要林分特征的尺度兼容和树种分类的森林碳储量模型,通过加权回归消除异方差,采用决定系数(R^(2))、估计值的标准差(SEE)、平均预估误差(MPE)、总相对误差(TRE)和差异百分比(VP)对模型进行评价;同时利用2021年林草综合监测数据,比较不同尺度模型估算全国森林碳储量的差异。【结果】1)共构建2974类尺度兼容的森林碳储量模型,与独立模型相比,联立方程组模型的R^(2)无明显差异。独立模型和联立方程组模型分别为1383和1591类,模型R^(2)的平均值分别为0.9661和0.9652,MPE分别为0.75%和0.78%,联立方程组模型的R^(2)仅下降0.0009,MPE仅上升0.03%。2)共构建2520类树种分类的森林碳储量模型,与尺度兼容模型结果一样,独立模型和联立方程组模型的R^(2)无明显差异。独立模型和联立方程组模型均为1260类,模型R^(2)的平均值分别为0.9443和0.9424,MPE分别为0.48%和0.49%,联立方程组模型的R^(2)仅下降0.0019,MPE仅上升0.01%。3)构建4种不同建模方式(独立-尺度模型、独立-树种模型、联立-尺度模型、联立-树种模型)的森林碳储量模型。相比独立模型,联立方程组模型的参数变动幅度更小。4种不同建模方式共包含参数a和参数b分别为46157和23935个。独立模型和联立方程组模型参数a的平均值分别为0.5965和0.6200,极差分别为2.3186和2.1922,独立模型的参数极差偏高0.1264;参数b的平均值分别为0.9332和0.9318,极差分别为0.6723和0.5065,独立模型的参数极差偏高0.1667。4)不同尺度模型估算全国森林碳储量时,无论何种尺度,独立模型的估算差异均大于联立方程组模型,但总体上各种尺度模型的估算差异均在3%以内。【结论】1)本研究提出的从森林蓄积量直接到森林碳储量的材积源森林碳储量模型数据有效、方法可靠,可用于直接估算森林碳储量。2)基于含哑变量的非线性似然无关的联立方程组方法,可更好地建立尺度兼容和树种分类的森林碳储量模型。3)本研究构建的森林碳储量模型平均R^(2)在0.95以上,MPE在1%以内,可用于林业实践中快速准确估算森林碳储量。4)根据模型的拟合精度以及参数的稳定性,建议使用以联立-尺度(以尺度为建模总体的联立树种分类模型)为建模方式的森林碳储量模型。5)在5%精度要求下,可使用国家尺度考虑林分起源、龄组的树种分类模型估算全国森林碳储量。 展开更多

关键词 森林碳储量模型 非线性似然无关 哑变量 参数库 尺度兼容 树种分类

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一种基于核函数的非线性感知器算法 被引量：23

2

作者 许建华 张学工 李衍达 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第7期689-695,共7页

为了提高经典 Rosenblatt感知器算法的分类能力 ,该文提出一种基于核函数的非线性感知器算法 ,简称核感知器算法 ,其特点是用简单的迭代过程和核函数来实现非线性分类器的一种设计 .核感知器算法能够处理原始属性空间中线性不可分问题... 为了提高经典 Rosenblatt感知器算法的分类能力 ,该文提出一种基于核函数的非线性感知器算法 ,简称核感知器算法 ,其特点是用简单的迭代过程和核函数来实现非线性分类器的一种设计 .核感知器算法能够处理原始属性空间中线性不可分问题和高维特征空间中线性可分问题 .同时 ,文中详细分析了其算法与径向基函数神经网络、势函数方法和支持向量机等非线性算法的关系 .人工和实际数据的计算结果表明 :与线性感知器算法相比 ,核感知器算法可以有效地提高分类精度 . 展开更多

关键词 核函数 非线性感知器算法 支持向量机 机器学习 人工神经网络

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基于向量投影的支撑向量预选取 被引量：37

3

作者 李青 焦李成 周伟达 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期145-152,共8页

支撑向量机是近年来新兴的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出了突出的优点.但在支撑向量机中,支撑向量的选取相当困难,这也成为限制其应用的瓶颈问题.该文对支撑向量机的机理经过认真分析,研究其支撑向量的... 支撑向量机是近年来新兴的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出了突出的优点.但在支撑向量机中,支撑向量的选取相当困难,这也成为限制其应用的瓶颈问题.该文对支撑向量机的机理经过认真分析,研究其支撑向量的分布特性,在不影响分类性能的前提下,提出了基于向量投影的支撑向量预选取法,从训练样本中预先选择具有一定特征的边界向量来代替训练样本进行训练,这样就减少了训练样本,大大加快了支撑向量机的训练速度. 展开更多

关键词 支撑向量机 向量投影 预选取

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金属断口图像的非线性模式识别方法 被引量：5

4

作者 颜云辉 杨会林 王成明 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期884-886,共3页

针对金属断口图像模式识别的特点,提出应用小波变换技术提取断口图像特征的方法,在此基础上,利用神经网络的基本原理设计了一种断口图像模式识别的非线性分类器·通过实验确定了分类器的网络结构,给出了相关参数选择的方法·对... 针对金属断口图像模式识别的特点,提出应用小波变换技术提取断口图像特征的方法,在此基础上,利用神经网络的基本原理设计了一种断口图像模式识别的非线性分类器·通过实验确定了分类器的网络结构,给出了相关参数选择的方法·对几种典型的金属断口图像进行了计算机实验研究·实验结果表明,其平均正确识别率达93 75%,单独以能量作为特征值,其平均正确识别率可达到95%·这说明采用非线性分类器进行断口模式识别比采用线性分类器能取得更高、更可靠的正确识别率·研究结果显示出,这种基于小波变换技术和神经网络原理的非线性模式识别方法能对纹理变化复杂、规律性不强的断口图像进行有效识别,具有更好的适应性· 展开更多

关键词 金属断口 小波变换 特征提取 神经网络 非线性分类器 非线性模式识别

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统计和结构模式识别方法结合的多特征印鉴真伪鉴别方法 被引量：12

5

作者 张黔 胡庆 +1 位作者 杨静宇 蒋韧 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第3期190-198,共9页

计算机印鉴自动真伪鉴别是一项十分困难、但又具有广泛应用前景的一项综合性研究课题．国内外至今尚缺乏实用有效的方法．我们从图象分析、模式识别原理出发，给出了一套完整的印鉴鉴别方法．该方法充分提取了反映真假印鉴本质特征的多... 计算机印鉴自动真伪鉴别是一项十分困难、但又具有广泛应用前景的一项综合性研究课题．国内外至今尚缺乏实用有效的方法．我们从图象分析、模式识别原理出发，给出了一套完整的印鉴鉴别方法．该方法充分提取了反映真假印鉴本质特征的多种特征参数，结合了统计模式识别与结构模式识别方法各自的长处，使得鉴别方法在准确性、稳定性、可靠性与适应性方面与我们原有的方法以及国外其他方法相比，都取得了很大的进展，已达到应用水平． 展开更多

关键词 印鉴 鉴别 模式识别 图象处理

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简单非线性神经网络分类器及其在签名认证中的应用 被引量：1

6

作者 邱德红 陈杲 +1 位作者 陈传波 欧阳星明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第19期88-89,92,共3页

该文分析了手写签名样本的特征值在特征空间上的分布。在此基础上,直接从神经元分类功能的物理意义出发,设计了具有非线性边界的,用于手写签名认证的神经网络分类器,妥善地解决了实际应用中,由于真实签名样本数量少和伪签名样本缺乏,不... 该文分析了手写签名样本的特征值在特征空间上的分布。在此基础上,直接从神经元分类功能的物理意义出发,设计了具有非线性边界的,用于手写签名认证的神经网络分类器,妥善地解决了实际应用中,由于真实签名样本数量少和伪签名样本缺乏,不能训练神经网络的问题,取得了较好的认证结果。 展开更多

关键词 简单非线性神经网络分类器 签名认证 非线性分类器

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LFM信号调频非线性测试技术 被引量：2

7

作者 孟宪德 冀振元 王吉滨 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期66-68,73,共4页

表面声波（SAW）器件所产生的大时宽大颁宽的线性调频信号在脉冲压缩雷达、逆合成孔径雷达（ISAR）等设备中得到广泛的应用，其调频线性度对设备性能有着重要的影响，因此测量SAW器件所产生线性调频信号的调频线性度就成为评价该器件性... 表面声波（SAW）器件所产生的大时宽大颁宽的线性调频信号在脉冲压缩雷达、逆合成孔径雷达（ISAR）等设备中得到广泛的应用，其调频线性度对设备性能有着重要的影响，因此测量SAW器件所产生线性调频信号的调频线性度就成为评价该器件性能的关键技术．信号频率是线性调制，其相位就是平方率调制，在调制时间（脉冲宽度）内，信号相位将变化几千个360°，在这么大的测量数据中，使测量精度为几度十分困难．本文利用HP8510B网络分析仪（其洲相精度为0．2°）的高精度和数字信号处理技术，解决了线性调频信号调频非线性的测量问题，并给出了测量结果． 展开更多

关键词 线性调频信号 调频非线性 逆合成孔径雷达

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非线性分类结合平面变换的雷达信号分选方法 被引量：2

8

作者 刘志鹏 张国毅 田润澜 《现代防御技术》 北大核心 2016年第3期127-133,160,共8页

现有的对已知雷达分选方法存在识别速度慢、效率低,脉冲丢失敏感以及脉冲序列提取不完整等问题,为此提出了一种非线性分类器结合平面变换的雷达信号分选方法。该方法首先提取载频、脉宽、脉內调制等单脉冲分类特征,利用非线性分类器实... 现有的对已知雷达分选方法存在识别速度慢、效率低,脉冲丢失敏感以及脉冲序列提取不完整等问题,为此提出了一种非线性分类器结合平面变换的雷达信号分选方法。该方法首先提取载频、脉宽、脉內调制等单脉冲分类特征,利用非线性分类器实现单脉冲识别,然后根据识别结果调取对应参数,通过平面变换完成对脉冲串的抽取。仿真实验表明,该方法具有速度快,准确率高,易于实现等优点。 展开更多

关键词 雷达 分选 非线性分类器 平面变换 矢量神经网络 识别率

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最优的核判别分析用于雷达目标识别 被引量：1

9

作者 于雪莲 刘本永 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期883-885,937,共4页

特征提取是雷达目标识别研究中的重要问题,有效、稳健的特征是提高识别率的关键。核判别分析(KDA)是一种抽取非线性特征的有效方法,但它会因为奇异性问题而难以求解。基于子空间投影的思想,给出一种最优的核判别分析(OKDA)方法,用于对... 特征提取是雷达目标识别研究中的重要问题,有效、稳健的特征是提高识别率的关键。核判别分析(KDA)是一种抽取非线性特征的有效方法,但它会因为奇异性问题而难以求解。基于子空间投影的思想,给出一种最优的核判别分析(OKDA)方法,用于对雷达目标的距离像进行特征提取,然后采用基于核的非线性分类器对所提取的特征进行分类,实现对雷达目标的识别。分别对仿真和实测距离像进行实验,结果表明该方法具有较好的识别效果。 展开更多

关键词 特征提取 核非线性分类器 核判别分析 雷达目标识别

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基于非线性势函数法的手写体数字识别

10

作者 段玉波 王秀芳 孙雪松 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第12期79-81,共3页

提出了基于非线性势函数的一种几何分类方法,设计了利用电势理论来改造决策面判别函数和利用非线性势函数对手写数字进行分类的算法。以该算法为核心构造的分类器可改善针对不同人写字习惯的分类效果。用VC++实现了该算法,结果表明该算... 提出了基于非线性势函数的一种几何分类方法,设计了利用电势理论来改造决策面判别函数和利用非线性势函数对手写数字进行分类的算法。以该算法为核心构造的分类器可改善针对不同人写字习惯的分类效果。用VC++实现了该算法,结果表明该算法能减小分类时的错误率,对手写体数字的识别有较好的效果,识别率能达到97%。 展开更多

关键词 模式识别 非线性分类器 势函数 手写数字

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基于混合遗传训练方法的分类器参数设计

11

作者 高春华 李人厚 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第3期33-36,共4页

针对分类器这一狭义模式识别问题，分析了基于多层前向神经网络（ＭＦＮＮ）实现的复杂性．提出了一种混合遗传算法（ＧＡ）和数学规划的权值训练方法，用于模式分类器的参数设计，并进行了仿真研究．

关键词 模式分类器 神经网络 遗传算法 非线性规划

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基于核方法的雷达目标一维距离像识别

12

作者 于雪莲 汪学刚 刘本永 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期1927-1931,共5页

由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致不同目标之间的关系往往是非线性的.研究基于核的非线性方法,并将其应用于雷达目标一维距离像识别.核Fisher判别分析(KFDA)是一种抽取非线性特征的最有效方法之一,但它往往会面临小样本问题.针对... 由于雷达目标及其所处环境的复杂性,导致不同目标之间的关系往往是非线性的.研究基于核的非线性方法,并将其应用于雷达目标一维距离像识别.核Fisher判别分析(KFDA)是一种抽取非线性特征的最有效方法之一,但它往往会面临小样本问题.针对此问题,给出一种null-KFDA方法,对距离像进行特征提取.然后,采用一种新的核非线性分类器——KNR(kernel-based nonlinear representor),对所提取的特征进行分类.对3种飞机的实测距离像进行实验,结果验证了null-KFDA的有效性.此外,与非线性支持向量机(SVM)和径向基函数神经网络(RBFNN)相比,KNR分类器具有更优的识别性能. 展开更多

关键词 雷达目标识别 核方法 核FISHER判别分析 小样本问题 核非线性分类器 KNR

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非线性弱分类器的存在性

13

作者 郭立娟 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第2期97-99,共3页

S.Mannor和R.Meir将分形几何中的几何差异性引入了弱分类器存在性的研究,最终将线性弱分类器的存在性归结为样本集上的某些几何性质,从而仅凭样本集的信息,就可以判断弱分类器是否存在.在S.Mannor和R.Meir对线性弱分类器研究结果的基础... S.Mannor和R.Meir将分形几何中的几何差异性引入了弱分类器存在性的研究,最终将线性弱分类器的存在性归结为样本集上的某些几何性质,从而仅凭样本集的信息,就可以判断弱分类器是否存在.在S.Mannor和R.Meir对线性弱分类器研究结果的基础上,利用核方法将输入空间上的非线性分类器与特征空间上的线性分类器联系在一起,得到非线性弱分类器的判定条件. 展开更多

关键词 BOOSTING算法 线性弱分类器 非线性弱分类器 核函数 几何差异

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一种新的非线性模式分类器方法

14

作者 施展 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2002年第1期57-59,共3页

根据模糊推理理论,提出了建立模式分类模糊决策规则的方法,该方法可适于各种非线性决策面的模式分类. 通过仿真试验证明了该方法的有效性.

关键词 模式识别 模糊推理 非线性分类器

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基于一种改进的类内散布矩阵的核鉴别分析法

15

作者 薛寺中 陈秀宏 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第2期181-183,共3页

基于核的非线性判别方法及算法的研究近年来得到广泛的研究。在这些方法中,一个主要的缺点是对L类判别问题,判别向量最多只有L-1个。定义一种改进的核类间散布矩阵,并对两类问题给出改进的核鉴别分析法,该方法克服了以上缺陷。试验结果... 基于核的非线性判别方法及算法的研究近年来得到广泛的研究。在这些方法中,一个主要的缺点是对L类判别问题,判别向量最多只有L-1个。定义一种改进的核类间散布矩阵,并对两类问题给出改进的核鉴别分析法,该方法克服了以上缺陷。试验结果表明所提出的方法与其他方法相比具有很好的识别性能。 展开更多

关键词 核鉴别分析 非线性特征抽取 新的核类间散布矩阵 最小距离分类器

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基于分数本征特征的手写数字识别 被引量：2

16

作者 孟庆宇 刘本永 姚宏达 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期289-291,共3页

特征提取是手写体数字识别研究中的重要问题,有效、稳定的特征是提高识别率和识别精度的关键。该文提出了一种基于分数本征特征和核非线性分类器的手写数字识别方法,首先找到时频平面的一个轴进行分数傅里叶变换,使不同类别样本在这个... 特征提取是手写体数字识别研究中的重要问题,有效、稳定的特征是提高识别率和识别精度的关键。该文提出了一种基于分数本征特征和核非线性分类器的手写数字识别方法,首先找到时频平面的一个轴进行分数傅里叶变换,使不同类别样本在这个轴上最大限度地分开,然后用主元分析进行降维,得到比较稳健的低维特征,再将常用分类器用于特征分类,实现对手写数字的识别。对实际数据进行实验,结果表明上述本征特征与核非线性分类器相结合有较高的识别率和训练、分类效率。 展开更多

关键词 分数傅里叶变换 主元分析 特征提取 手写数字识别 核非线性分类器

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基于核的大间距分类器 被引量：1

17

作者 张伟伟 陈秀宏 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第19期4475-4478,共4页

提出了一种新的非线性鉴别分析算法-基于核的大间距分类器,该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中,利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进,在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量,使得在这个新的空间中核类内... 提出了一种新的非线性鉴别分析算法-基于核的大间距分类器,该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中,利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进,在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量,使得在这个新的空间中核类内散度尽可能的小。在ORL人脸数据库上做实验,分别对识别率及识别时间做分析,可以看出本方法的优势所在。 展开更多

关键词 大间距分类器 支持向量机 非线性鉴别分析 核方法 类内散布

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极小化类内散布度的大间距非线性鉴别分析 被引量：1

18

作者 张伟伟 陈秀宏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第23期194-197,共4页

提出了一种新的非线性鉴别分析算法——极小化类内散布的大间距非线性鉴别分析。该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中,利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进,在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量,使得在... 提出了一种新的非线性鉴别分析算法——极小化类内散布的大间距非线性鉴别分析。该算法的主要思想是将原始样本映射到更高维的空间中,利用核技术对传统的大间距分类算法进行改进,在新的高维空间中利用再生核技术寻找核鉴别矢量,使得在这个新的空间中核类内散度尽可能的小。在ORL人脸数据库上进行实验,分析了识别率及识别时间,结果表明该方法具有一定优势。 展开更多

关键词 大间距分类器 支持向量机 非线性鉴别分析 核方法 类内散布

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基于K近邻统计的非线性AdaBoost算法 被引量：1

19

作者 苟富 郑凯 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第9期2579-2583,共5页

AdaBoost是数据挖掘领域最常见的提升算法之一。对传统AdaBoost将各个基分类器线性相加所存在的不足进行分析,并针对AdaBoost各个弱分类器的加权方式提出新的改进,将传统的线性相加改为非线性组合,把从学习过程得到的固定不变的权重系... AdaBoost是数据挖掘领域最常见的提升算法之一。对传统AdaBoost将各个基分类器线性相加所存在的不足进行分析,并针对AdaBoost各个弱分类器的加权方式提出新的改进,将传统的线性相加改为非线性组合,把从学习过程得到的固定不变的权重系数改为由预测阶段的具体实例决定的动态参数,该参数基于待测实例K近邻的分类结果统计,从而使各个基分类器的权重更贴近当前待测实例的实际可靠度。实验结果表明,与传统AdaBoost相比,提出的非线性改进算法对不同数据集均有不同程度提升,提升最高的达到了7个百分点。由此证明,提出的改进是一种更加准确的分类算法,对绝大多数数据集均能得到更高的分类准确率。 展开更多

关键词 ADABOOST 数据挖掘 分类器 非线性 K近邻

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基于时变特征和核非线性分类器的飞机目标识别

20

作者 姚宏达 刘本永 +1 位作者 于雪莲 孟庆宇 《雷达科学与技术》 2006年第6期323-327,共5页

基于雷达目标距离像,研究时变特征提取和核分类器在雷达目标识别中的应用。由于距离像敏感于目标姿态角的变化,单纯的时域或频域方法难以完整刻画目标的散射特性,因此文中采用时频分析方法,首先提取出距离像时频分布的特征参量,再利用... 基于雷达目标距离像,研究时变特征提取和核分类器在雷达目标识别中的应用。由于距离像敏感于目标姿态角的变化,单纯的时域或频域方法难以完整刻画目标的散射特性,因此文中采用时频分析方法,首先提取出距离像时频分布的特征参量,再利用主元分析法降低维数,最后采用基于核的非线性分类器进行目标识别。仿真数据和实测数据表明,该方法具有较好的识别效果。 展开更多

关键词 目标识别 特征提取 时频分析 主元分析 核非线性分类器

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