提出一种基于改进最大相关最小冗余判据(maximal relevance and minimal redundancy,mRMR)的暂态稳定评估特征选择方法。首先对标准mRMR方法进行改进,在最大相关、最小冗余判据中引入一个权重因子以细化对特征相关性和冗余性的度量。然...提出一种基于改进最大相关最小冗余判据(maximal relevance and minimal redundancy,mRMR)的暂态稳定评估特征选择方法。首先对标准mRMR方法进行改进,在最大相关、最小冗余判据中引入一个权重因子以细化对特征相关性和冗余性的度量。然后,考虑相量测量单元可以提供的故障后实测信息,构造由系统特征构成的原始特征集,将改进的mRMR应用于特征选择。通过增量搜索算法得到一组嵌套的候选特征子集,并使用支持向量机分类器验证各候选特征子集的分类性能,选择得到具有最大分类正确率的特征子集。基于新英格兰39节点系统和IEEE 50机测试系统的算例结果验证了所提特征选择方法的有效性。展开更多
为了提高动作的识别精度与鲁棒性,降低冗余特征,提高算法效率,设计了一种基于最大相关-最小冗余(Max-Correlation and Min-Redundancy,MCMR)的动作识别算法.首先,为了消除噪声影响,减少计算成本,利用符号聚集近似(SAX)技术将连续图像序...为了提高动作的识别精度与鲁棒性,降低冗余特征,提高算法效率,设计了一种基于最大相关-最小冗余(Max-Correlation and Min-Redundancy,MCMR)的动作识别算法.首先,为了消除噪声影响,减少计算成本,利用符号聚集近似(SAX)技术将连续图像序列转换为离散符号;其次,为避免出现时间漂移问题,利用动态时间归整(Dynamic Time Warping,DTW)来计算符号特征的距离,提取符号序列的特征;然后,为了消除冗余的特征,定义了一个特征权重,根据权重对特征进行降序排列,引入最大相关-最小冗余技术消除相关性弱的特征,筛选出具有高相关性和低冗余的特征;最后,为了完成动作识别,根据筛选出的特征,利用k-近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)进行分类器学习.结果表明:与当前动作识别算法相比,本文算法能够有效完成动作的识别与理解,具有较高的识别率,有效地降低了冗余特征,提高了算法的效率和鲁棒性.展开更多
针对现有的特征选择模型未涉及特征和标记集之间的相关度,造成分类精度偏低等情况,提出了基于ReliefF和最大相关最小冗余(maximum Relevance and Minimum Redundancy,mRMR)的多标记特征选择.首先,运用互信息计算每个标记和标记集之间的...针对现有的特征选择模型未涉及特征和标记集之间的相关度,造成分类精度偏低等情况,提出了基于ReliefF和最大相关最小冗余(maximum Relevance and Minimum Redundancy,mRMR)的多标记特征选择.首先,运用互信息计算每个标记和标记集之间的相关度,使用每项相关度占其相关度之和的比例设计了标记权重,由此构建了特征和标记集间的相关度,初选与标记集相关度高的特征;其次,计算对象在特征上的距离,构建了新的特征权值更新公式,基于标记权重改进多标记ReliefF模型.然后,基于互信息和标记权重构建了最大相关性,设计了最小冗余性及其新的最大相关最小冗余评价准则,并将其应用于多标记特征选择,进一步剔除冗余特征;最后,设计了一种基于ReliefF和最大相关最小冗余的多标记特征选择算法,有效提高了多标记分类性能.在8个多标记数据集上测试所提算法的平均分类精度、覆盖率、汉明损失、1错误率和排序损失,实验结果证明了该算法的有效性.展开更多
文摘为了提高动作的识别精度与鲁棒性,降低冗余特征,提高算法效率,设计了一种基于最大相关-最小冗余(Max-Correlation and Min-Redundancy,MCMR)的动作识别算法.首先,为了消除噪声影响,减少计算成本,利用符号聚集近似(SAX)技术将连续图像序列转换为离散符号;其次,为避免出现时间漂移问题,利用动态时间归整(Dynamic Time Warping,DTW)来计算符号特征的距离,提取符号序列的特征;然后,为了消除冗余的特征,定义了一个特征权重,根据权重对特征进行降序排列,引入最大相关-最小冗余技术消除相关性弱的特征,筛选出具有高相关性和低冗余的特征;最后,为了完成动作识别,根据筛选出的特征,利用k-近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)进行分类器学习.结果表明:与当前动作识别算法相比,本文算法能够有效完成动作的识别与理解,具有较高的识别率,有效地降低了冗余特征,提高了算法的效率和鲁棒性.
文摘针对现有的特征选择模型未涉及特征和标记集之间的相关度,造成分类精度偏低等情况,提出了基于ReliefF和最大相关最小冗余(maximum Relevance and Minimum Redundancy,mRMR)的多标记特征选择.首先,运用互信息计算每个标记和标记集之间的相关度,使用每项相关度占其相关度之和的比例设计了标记权重,由此构建了特征和标记集间的相关度,初选与标记集相关度高的特征;其次,计算对象在特征上的距离,构建了新的特征权值更新公式,基于标记权重改进多标记ReliefF模型.然后,基于互信息和标记权重构建了最大相关性,设计了最小冗余性及其新的最大相关最小冗余评价准则,并将其应用于多标记特征选择,进一步剔除冗余特征;最后,设计了一种基于ReliefF和最大相关最小冗余的多标记特征选择算法,有效提高了多标记分类性能.在8个多标记数据集上测试所提算法的平均分类精度、覆盖率、汉明损失、1错误率和排序损失,实验结果证明了该算法的有效性.
