面向抗倒塌地震动强度指标选取的特征选择算法性能评估

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作者 胡进军 刘亦恒 刘巴黎 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2024年第6期1-11,共11页

为了筛选有效预测结构倒塌能力的地震动强度指标,对比分析了MIC、ReliefF、XGBoost和Lasso这4种常见特征选择算法用于地震动强度指标筛选时的性能。基于单自由度结构增量动力分析结果及地震动强度指标建立特征选择回归模型,根据回归模... 为了筛选有效预测结构倒塌能力的地震动强度指标,对比分析了MIC、ReliefF、XGBoost和Lasso这4种常见特征选择算法用于地震动强度指标筛选时的性能。基于单自由度结构增量动力分析结果及地震动强度指标建立特征选择回归模型,根据回归模型输出权重及频数得到欧氏距离大小排序并筛选地震动强度指标,利用筛选结果对特征选择算法的性能进行评估。同时基于2层、4层、8层和12层钢筋混凝土框架结构的增量动力分析结果对筛选后强度指标建立最小二乘回归模型,以残差的标准差变化衡量不同特征选择算法筛选出的地震动强度指标对结构倒塌的预测能力。结果表明:基于Lasso回归算法筛选的地震动强度指标比其他算法用于结构倒塌预测时准确率提高31%。结果可为基于性能地震工程(performance-based earthquake engineering,PBEE)框架下结构易损性分析中及地震动不确定性分析中地震动强度指标筛选的特征选择算法提供参考,也可为结构倒塌预测的地震动强度指标筛选提供有效特征选择算法参考。 展开更多

关键词 地震动强度指标 特征选择算法 结构倒塌分析 增量动力分析 最小二乘回归

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太赫兹光谱结合特征选择算法分选掺混稻种

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作者 汪宇杰 张傲林 高春芳 《种子》 北大核心 2024年第7期143-149,共7页

农业生产安全是食品安全的重要组成,粳米作为日常食用的大米,劣质掺混种子的快速检验是相关领域的重要研究工作。本研究使用太赫兹时域光谱采集220份掺混稻种和纯品稻种样本的光谱信号,通过傅里叶变换(Fourier transform, FT)对光谱数... 农业生产安全是食品安全的重要组成,粳米作为日常食用的大米,劣质掺混种子的快速检验是相关领域的重要研究工作。本研究使用太赫兹时域光谱采集220份掺混稻种和纯品稻种样本的光谱信号,通过傅里叶变换(Fourier transform, FT)对光谱数据进行预处理,将时域信号转化为频域信号作为建模数据集,对QUSET等5种模式识别模型进行分选研究。结果表明,随机森林算法(RF)、连续投影算法(SPA)、变量集群分析耦合迭代保留算法(VCPA-IRIV)等3种算法分别选择9个、6个、25个重要的特征频率,其中VCPA-IRIV作为耦合算法选择的特征频率包含的光谱信息最为丰富。为进一步优化模型,对特征频率选择后建模,在分析速度和识别精准度上显著优于全光谱建模方法,经VCPA-IRIV算法筛选的25个特征频率建立的QUEST和KNN分类对是否掺混的鉴别准确率均能达100%。变量集群分析耦合迭代保留算法能够有效地选择包含信息丰富的太赫兹光谱特征频率,能够有效提升所建立的识别模型的准确率。基于太赫兹光谱和耦合特征选择算法建立的掺混稻种识别模型快速、准确,能够为检测劣质掺混粳米种子提供新的方法。 展开更多

关键词 粳稻种子 掺混 太赫兹时域光谱 耦合特征选择算法 模式识别

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基于行业专有词典的TF-IDF特征选择算法改进 被引量：7

3

作者 张齐勋 刘宏志 +2 位作者 刘诗祥 贾堂 曹健 《计算机应用与软件》 2017年第7期277-281,共5页

行业专有词典是收录特定行业专有用语的词典,将行业专有词典运用到基于TF-IDF的特征选取算法中可提高文本特征空间的完备性。基于TF-IDF的改进算法的核心目标是提取出低频的关键词,现有的基于统计特征的改进方法增加了原始算法的计算复... 行业专有词典是收录特定行业专有用语的词典,将行业专有词典运用到基于TF-IDF的特征选取算法中可提高文本特征空间的完备性。基于TF-IDF的改进算法的核心目标是提取出低频的关键词,现有的基于统计特征的改进方法增加了原始算法的计算复杂度,降低了算法的效率。针对这一问题,在原始的TF-IDF特征选取算法上采用词典映射的方法提取低频关键词来构建完备的特征空间。实验结果表明,基于行业专有词典的TFIDF算法提取出的特征较未使用行业专有词典特征选取算法提取出的特征在后续的二次聚类验证实验中能有效地提高聚类的查全率和查准率。 展开更多

关键词 行业专有词典 TF-IDF 特征空间 特征选择算法

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基于相关投影分的特征选择算法 被引量：2

4

作者 詹德川 周志华 《计算机科学与探索》 CSCD 2007年第2期138-145,共8页

特征选择是机器学习中的重要研究方向。以往的特征选择方法中使用的特征或者特征集评价准则往往对属性之间的相互影响考虑较少。文章提出一种新的特征集评价准则——相关投影分(CPS),并在此基础上提出了以CPS为准则的特征选择算法。实... 特征选择是机器学习中的重要研究方向。以往的特征选择方法中使用的特征或者特征集评价准则往往对属性之间的相互影响考虑较少。文章提出一种新的特征集评价准则——相关投影分(CPS),并在此基础上提出了以CPS为准则的特征选择算法。实验表明该算法取得了很好的效果。 展开更多

关键词 投影 特征选择算法 评价准则 特征集 研究方向 选择方法 机器学习 属性 实验 基础

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基于稀疏主成分分析特征选择算法的山楂叶产地判别模型研究 被引量：2

5

作者 梁小娟 王娅妮 +4 位作者 马晋芳 孙鹏 郭拓 严诗楷 肖雪 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期307-314,共8页

为实现山楂叶产地的快速判别,提出一种基于稀疏主成分分析特征选择(SPCAFS)与支持向量机(SVM)建模的定性分析方法。采用近红外积分球漫反射光谱法采集6个产地共41批山楂叶123份样品的近红外光谱图,经数据预处理后,通过SPCAFS对代表性特... 为实现山楂叶产地的快速判别,提出一种基于稀疏主成分分析特征选择(SPCAFS)与支持向量机(SVM)建模的定性分析方法。采用近红外积分球漫反射光谱法采集6个产地共41批山楂叶123份样品的近红外光谱图,经数据预处理后,通过SPCAFS对代表性特征波段进行选择,并采用SVM建立山楂叶近红外产地判别模型。模型与连续投影(SPA),正则化自表示(RSR)和稀疏子空间聚类(SSC)3种特征选择算法进行对比,以准确率、精确度和灵敏度作为评价标准,评估所提模型的预测性能。结果显示,SPCAFS的特征波段数相比于全波长建模从1500减少到21,预测结果的准确率和精确度分别从78%、76%提升至97%、100%。同时,相比于SPA、RSR、SSC算法,准确率分别提升了6%、3%、3%,精确度分别提升了13%、10%、5%,模型的预测能力得到显著提升,基于SPCAFS的SVM判别模型可实现山楂叶南北产地的快速判别。 展开更多

关键词 近红外光谱 特征选择 山楂叶 产地判别 稀疏主成分分析特征选择算法 支持向量机

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基于伪标签回归和流形正则化的无监督特征选择算法 被引量：2

6

作者 宋雨 肖玉柱 宋学力 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期263-272,共10页

无监督特征选择是无标签高维数据预处理过程中一种有效的数据降维技术,然而大多数无监督特征选择算法忽略了数据样本本身的类簇结构特性,选择具有低判别性信息的特征.基于此,提出一种基于伪标签回归和流形正则化的无监督特征选择算法.... 无监督特征选择是无标签高维数据预处理过程中一种有效的数据降维技术,然而大多数无监督特征选择算法忽略了数据样本本身的类簇结构特性,选择具有低判别性信息的特征.基于此,提出一种基于伪标签回归和流形正则化的无监督特征选择算法.具体地,联合伪标签回归和最大化类间散度来保证算法在迭代过程中学习伪标签,同时,自适应学习数据样本之间的局部几何结构,获得更加精准的标签信息和结构信息,进而选择具有高判别性且能保持数据流形结构的特征.在四个公开数据集上的对比实验表明,提出算法的特征选择结果优于现有的一些无监督特征选择算法. 展开更多

关键词 无监督特征选择算法 判别信息 伪标签回归 最大化类间散度 流形正则化

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基于CFS-GA特征选择算法的中文网页自动分类 被引量：2

7

作者 喻春萍 黄晓霞 《上海海事大学学报》 北大核心 2012年第1期77-81,共5页

为在中文网页分类时降低特征向量的维度、提高分类的精度,采用一种基于关联的特征选择(Correlation-based Feature Selection,CFS)与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)相结合的方法进行特征选择.在该算法中,特征子集被当作GA中的一个染色... 为在中文网页分类时降低特征向量的维度、提高分类的精度,采用一种基于关联的特征选择(Correlation-based Feature Selection,CFS)与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)相结合的方法进行特征选择.在该算法中,特征子集被当作GA中的一个染色体进行二进制编码;利用CFS启发值作为GA的适应度函数对个体进行评价;CFS值越大的个体遗传到下一代的概率越大.结合GA的全局搜索特性,该算法可保证所得特征子集是全局最优的.利用weka平台,对搜狗实验室提供的中文网页数据集进行实验.结果表明,该算法能有效降低特征空间的维度、提高分类精度。 展开更多

关键词 中文网页分类 特征选择 基于关联的特征选择算法 遗传算法

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基于邻域区间扰动融合的无监督特征选择算法框架 被引量：2

8

作者 吕晓林 杜亮 +1 位作者 周芃 吴鹏 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期420-428,共9页

特征选择技术是数据降维的一种关键技术,由于采集到的数据样本标签信息缺失,无监督特征选择受到了更多人的关注。现有的无监督特征选择算法普适性及稳定性很低,受数据集结构的影响很大,因此很多研究者一直热衷于提高算法的稳定性。该文... 特征选择技术是数据降维的一种关键技术,由于采集到的数据样本标签信息缺失,无监督特征选择受到了更多人的关注。现有的无监督特征选择算法普适性及稳定性很低,受数据集结构的影响很大,因此很多研究者一直热衷于提高算法的稳定性。该文尝试从数据集的预处理出发,采用区间的方式来对数据集进行近似,得到与数据集相关联的几个数据集,通过实验验证新的区间数据集的优劣性,并思考从全局的角度对数据集进行处理,进一步提出了一种新的模型——基于邻域区间扰动融合的无监督特征选择算法框架(Unsupervised feature selection algorithm framework based on neighborhood interval disturbance fusion,NIDF)。该模型可实现对特征的最终得分和近似数据区间的联合学习,通过与原始无监督特征选择方法以及现有的几种特征选择框架的对比,体现出该文提出的模型的优越性。 展开更多

关键词 区间扰动 融合 无监督特征选择 特征选择 特征选择算法框架

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基于黑寡妇算法的特征选择方法研究 被引量：11

9

作者 李郅琴 杜建强 +4 位作者 聂斌 熊旺平 徐国良 罗计根 李冰涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第16期147-156,共10页

特征选择通过去除无关和冗余特征提高学习算法性能,本质是组合优化问题。黑寡妇算法是模拟黑寡妇蜘蛛生命周期的元启发式算法,在收敛速度、适应度值优化等方面具有诸多优势。针对黑寡妇算法不能进行特征选择的问题,设计五种优化策略:二... 特征选择通过去除无关和冗余特征提高学习算法性能,本质是组合优化问题。黑寡妇算法是模拟黑寡妇蜘蛛生命周期的元启发式算法,在收敛速度、适应度值优化等方面具有诸多优势。针对黑寡妇算法不能进行特征选择的问题,设计五种优化策略:二进制策略、“或门”策略、种群限制策略、快速生殖策略以及适应度优先策略,提出黑寡妇特征选择算法(black widow optimization feature selection algorithm,BWOFS)和生殖调控黑寡妇特征选择算法(procreation controlled black widow optimization feature selection algorithm,PCBWOFS),从特征空间中搜索有效特征子集。在多个分类、回归公共数据集上验证新方法,实验结果表明,相较其他对比方法(全集、AMB、SFS、SFFS、FSFOA),BWOFS和PCBWOFS能找到预测精度更高的特征子集,可提供有竞争力、有前景的结果,而且与BWOFS相比,PCBWOFS计算量更小,性能更好。 展开更多

关键词 特征选择 黑寡妇算法(BWO) 黑寡妇特征选择算法(BWOFS) 生殖调控黑寡妇特征选择算法(PCBWOFS)

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基于遗传算法的特征子集选择 被引量：22

10

作者 刘勇国 李学明 +3 位作者 张伟 彭军 廖晓峰 吴中福 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第6期19-20,50,共3页

数据挖掘对象是大型数据库中的海量数据,而数据库中记录包含众多属性,由于其中存在的冗余和不相关属性降低了数据挖掘性能,增加了算法复杂性,因此,特征子集选择问题成为数据挖掘领域中的重要研究课题。该文根据过滤法思想,提出了基于遗... 数据挖掘对象是大型数据库中的海量数据,而数据库中记录包含众多属性,由于其中存在的冗余和不相关属性降低了数据挖掘性能,增加了算法复杂性,因此,特征子集选择问题成为数据挖掘领域中的重要研究课题。该文根据过滤法思想,提出了基于遗传算法的特征子集选择算法,实验证明该算法获得了良好的收敛性和稳定性。 展开更多

关键词 数据库 数据挖掘 遗传算法 特征子集选择算法 模拟退火算法

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基于粗集理论的特征子集选择算法 被引量：3

11

作者 赵军 王国胤 +3 位作者 吴中福 唐宏 李华 廖晓锋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第11期83-86,共4页

1.引言长期以来,特征子集选择技术一直是机器学习领域中的关键难题之一。由于学习对象的多样性,尤其是新的系统随着应用的发展而不断涌现,使人们无法用某种特定的工具或方法来完全解决这一问题,新的特征子集选择技术仍然受到人们广泛关... 1.引言长期以来,特征子集选择技术一直是机器学习领域中的关键难题之一。由于学习对象的多样性,尤其是新的系统随着应用的发展而不断涌现,使人们无法用某种特定的工具或方法来完全解决这一问题,新的特征子集选择技术仍然受到人们广泛关注。20世纪80年代初,波兰数学家Z.Pawlak提出一种新的理论工具——“粗集”,用于解决不完整和不精确信息的知识表达、学习及归纳等问题。这一理论的特点是:除了问题所需处理的数据之外。 展开更多

关键词 机器学习 特征子集选择算法 粗集理论 知识表达

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容忍噪音的特征子集选择算法研究 被引量：4

12

作者 王兴起 孔繁胜 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2002年第12期1637-1644,共8页

特征子集选择问题一直是人工智能领域研究的重要内容 ,特别是近几年来 ,特征子集选择算法研究已经成为机器学习和数据挖掘等领域的研究热点 .提出了一个新的特征子集选择算法——容忍噪音的特征子集选择算法 (NFS) ,该算法将聚类的思想... 特征子集选择问题一直是人工智能领域研究的重要内容 ,特别是近几年来 ,特征子集选择算法研究已经成为机器学习和数据挖掘等领域的研究热点 .提出了一个新的特征子集选择算法——容忍噪音的特征子集选择算法 (NFS) ,该算法将聚类的思想引入到噪音的处理 ,并将 Gini系数和墨西哥帽函数应用于特征选取 ,实现对含有噪音数据集的特征子集选择 .实际领域的实验结果表明 ,NFS算法具有噪音容忍度高、选择特征代表性强和求解速度快的优点 。 展开更多

关键词 特征子集选择算法 启发式算法 噪音 人工智能 机器学习 数据挖掘

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一个混合特征属性选择算法 被引量：3

13

作者 刘明吉 王秀峰 饶一梅 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2000年第11期75-78,共4页

1.引言特征属性选择(feature attribute selection,FAS)是机器学习和模式识别中比较困难而又非常有意义的一个问题。FAS问题是从一个大的侯选属性集合中选择一个较好的、有代表性的属性子集。由于在实际应用中,过多的属性会严重影响归... 1.引言特征属性选择(feature attribute selection,FAS)是机器学习和模式识别中比较困难而又非常有意义的一个问题。FAS问题是从一个大的侯选属性集合中选择一个较好的、有代表性的属性子集。由于在实际应用中,过多的属性会严重影响归纳学习的质量,一些不必要的属性会加大训练数据量,影响学习速度,损害所生成规则的精度,因此FAS是一个有实际意义的问题。 展开更多

关键词 粗糙集理论 特征属性选择算法 IP问题

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基于混合进化算法的特征选择方法研究 被引量：7

14

作者 高慧敏 王云鹤 +1 位作者 卞闯 李向涛 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1619-1636,共18页

特征选择(Feature Selection,FS)是一种有效的数据预处理方法,它可以通过选择高维数据中一组具有高相关性和低冗余性的特征,从而解决数据冗余引起的维数灾难.目前许多计算方法已经被应用于求解FS问题,其中基于教与学优化(Teaching and L... 特征选择(Feature Selection,FS)是一种有效的数据预处理方法,它可以通过选择高维数据中一组具有高相关性和低冗余性的特征,从而解决数据冗余引起的维数灾难.目前许多计算方法已经被应用于求解FS问题,其中基于教与学优化(Teaching and Learning-based Optimization Algorithm,TLBO)的特征选择模型由于其高效的全局搜索能力受到越来越多学者的关注.然而,随着数据规模的不断扩大,这些算法所具有的模型不稳定、模型精确度低和局部搜索能力差等局限性,使算法的研究逐步陷入困境.为解决上述问题,本文提出了融合教与学优化算法与局部搜索方法(Local Search,LS)的混合进化Wrapper算法模型(Teaching and Learning-based Optimization-Local Search Algorithm,TLBOLS).首先,由于传统的教与学优化算法不能直接用于求解特征选择问题,算法在初始化阶段将实数型编码转为二进制编码,然后为保证种群的多样性,在教阶段引入最差个体重启机制,并针对进化班级过程中学习者与教学者两种身份采用不同值的TF值,提出二进制的教与学特征选择算法(Binary Teaching and Learning-based Optimization-Local Search Algorithm,BTLBOLS).随后,提出结合多操作的局部搜索方法和变邻域搜索逐渐增强扰动力度,提高整个种群的个体质量.为优化特征选择结果,BTLBOLS利用综合评价指标作为目标函数指导整体进化过程.实验选取45个高维癌症基因表达数据集进行测试并与十种特征选择算法相比,实验结果表明,相比其他算法,BTLBOLS在分类准确率和特征个数上都具有一定优势,算法分类性能有效提高. 展开更多

关键词 教与学优化算法 局部搜索 新型Wrapper混合特征选择算法 特征选择 分类 基因表达数据

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基于ReliefF算法和相关度计算结合的故障特征降维方法及其应用 被引量：12

15

作者 姜万录 王友荣 +1 位作者 王振威 朱勇 《液压与气动》 北大核心 2015年第12期18-24,共7页

在对旋转机械进行故障诊断时,通常要从时域、频域或时频域提取故障特征参数,组成原始的故障特征向量,然而在众多的故障特征当中并不是每个特征对于故障分类都是敏感且有效的。为此,本研究提出了基于Relief F算法和相关度计算结合的故障... 在对旋转机械进行故障诊断时,通常要从时域、频域或时频域提取故障特征参数,组成原始的故障特征向量,然而在众多的故障特征当中并不是每个特征对于故障分类都是敏感且有效的。为此,本研究提出了基于Relief F算法和相关度计算结合的故障特征降维方法。采用Relief F加权特征选择算法对原始各特征的分类能力进行评价,选择出分类能力较强的特征;再通过特征相关度算法剔除其中分类能力相近的冗余特征,将剩余的分类能力较强的特征组成最终的降维特征向量用于故障分类和诊断,实现原始特征的降维。通过液压泵和滚动轴承的故障诊断实验,并与传统的主元分析(PCA)方法对比,结果表明该方法能够用较少的降维后的信号特征获得更高的故障正确识别率。 展开更多

关键词 旋转机械 故障诊断 ReliefF加权特征选择算法 主元分析

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用于装配动作识别的肌电信号特征优化选择方法 被引量：2

16

作者 刘永 宁蕊 +2 位作者 李言 杨明顺 高新勤 《西安理工大学学报》 北大核心 2023年第4期513-520,共8页

在采用机器学习方法进行动作识别的研究中,识别的准确率很大程度上取决于输入数据的特征。针对基于表面肌电信号的作业动作识别,进行了特征分析与优化选择方法研究。在对采集的作业手臂肌电信号进行平滑处理的基础上,定义并提取了肌电... 在采用机器学习方法进行动作识别的研究中,识别的准确率很大程度上取决于输入数据的特征。针对基于表面肌电信号的作业动作识别,进行了特征分析与优化选择方法研究。在对采集的作业手臂肌电信号进行平滑处理的基础上,定义并提取了肌电信号时域、频域及时频域的15个特征量;将从8个通道肌电信号的每帧数据中计算获得的120个特征值用于手势姿态的表征,并进行了归一化处理;使用极限梯度提升(XGBoost)算法和单变量特征选择(UFS)算法分别从特征量和特征值两个角度对所得信号特征进行识别贡献度的分析。分析结果表明,两种方法均可大幅消减冗余特征,并且能有效提高最终的识别准确率,其中采用UFS算法选取的特征在识别速度和准确度上更具优势。 展开更多

关键词 动作识别 表面肌电信号 特征选择 极限梯度提升算法 单变量特征选择算法

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考虑光谱变异性的多光谱植被识别最优特征空间构建

17

作者 林怡 厉朗 +4 位作者 宇洁 高忱 钟代琪 陈鑫 杨羽轩 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期225-232,共8页

在中低分辨率遥感卫星影像上,植被识别受数据获取条件和不同生长期等因素的影响,会存在端元光谱变异现象,导致植被解混误差较大。提出了一种顾及端元光谱变异性的最佳距离遗传算法(IIDGA),通过自动特征选择方法减小端元类内差异,增大类... 在中低分辨率遥感卫星影像上,植被识别受数据获取条件和不同生长期等因素的影响,会存在端元光谱变异现象,导致植被解混误差较大。提出了一种顾及端元光谱变异性的最佳距离遗传算法(IIDGA),通过自动特征选择方法减小端元类内差异,增大类间差异,构建适用于中等分辨率影像的植被解混最优特征空间,提高Landsat影像的植被识别精度。通过比较传统波段组合、光谱和纹理特征全集与IIDGA优选特征的线性解混模型效果,验证了最优特征选择的重要性。结果显示,特征选择有助于提升解混精度(IIDGA的均方根误差最低,为0.180);同时,通过比较基于IID指数的Filter算法、基于标准GA的Wrapper算法和IIDGA在最优特征自动选取方面的性能,证实了IIDGA在平衡精度与效率方面的优势。 展开更多

关键词 多光谱遥感 植被识别 端元光谱差异 最佳距离遗传算法 自动特征选择算法

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基于机器学习算法的甘肃省草原地上生物量 被引量：3

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作者 李霞 刘兴明 +7 位作者 孙斌 姜佳昌 俞慧云 吴丹丹 杜笑村 王红霞 贾晶晶 杨红梅 《草业科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期297-307,共11页

为评估甘肃省草原地上生物量的变化情况,本研究采用甘肃省2005-2018年草原地上生物量实测数据以及植被指数和气象等参数,构建多种基于机器学习算法的甘肃省草原生物量反演模型,并对其预测精度进行对比和评价。结果表明:1)随机森林模型... 为评估甘肃省草原地上生物量的变化情况,本研究采用甘肃省2005-2018年草原地上生物量实测数据以及植被指数和气象等参数,构建多种基于机器学习算法的甘肃省草原生物量反演模型,并对其预测精度进行对比和评价。结果表明:1)随机森林模型更适宜于甘肃省草原地上生物量遥感反演。基于筛选后的17个变量的Rborist随机森林模型的反演精度最高,R^(2)为0.758。2)甘肃省草原地上生物量均值介于828.21~1 118.71 kg·hm^(-2),近20年来呈逐年增加趋势,年均增加幅度为8.13 kg·hm^(-2)(P <0.05)。3)甘肃省47.41%的草原呈恢复趋势,26%的草原保持稳定,而26.59%的草原呈不同程度的恶化趋势。 展开更多

关键词 机器学习 前向特征选择算法 随机森林 植被指数 生物量反演 空间分布 年际变化

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改进ReliefF算法在图像型垃圾邮件检测中的应用研究 被引量：4

19

作者 刘伟 张凤荔 +1 位作者 程红蓉 万明成 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第9期3256-3258,3262,共4页

图像型垃圾邮件的传播给社会和人民生活造成了极大的负面影响。一些垃圾图像过滤技术的应用在一定程度上遏制了它的泛滥,但是在时间消耗和精确度方面很难兼顾。在对垃圾邮件图像的特征数据深入分析后,提出一种基于特征冗余度的ReliefF... 图像型垃圾邮件的传播给社会和人民生活造成了极大的负面影响。一些垃圾图像过滤技术的应用在一定程度上遏制了它的泛滥,但是在时间消耗和精确度方面很难兼顾。在对垃圾邮件图像的特征数据深入分析后,提出一种基于特征冗余度的ReliefF特征选择算法(R-ReliefF算法)。本算法首先获取图像特征,结合数据特征进行离散化,并对这些离散化后的特征集合进行优化,最后应用在垃圾图像识别上。对比发现,优化后提取的特征子集在识别垃圾邮件图像方面既减少了时间消耗,又提高了垃圾图像识别的精确度。 展开更多

关键词 图像型垃圾邮件 特征冗余度 特征选择算法 特征子集

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基于改进ReliefF算法的哑铃动作识别 被引量：2

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作者 刘国平 王南星 +2 位作者 周毅 汪文博 唐慜越 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第32期219-224,共6页

为了实现哑铃动作分类识别的目标,在哑铃上加装惯性传感器模块,通过采集哑铃锻炼过程中的运动信号,经信号标准化、滤波、基于初始静态量周期分割预处理后,提取侧平举、前平举、反握弯举、锤式弯举、弯举5种哑铃动作的特征向量,使用改进... 为了实现哑铃动作分类识别的目标,在哑铃上加装惯性传感器模块,通过采集哑铃锻炼过程中的运动信号,经信号标准化、滤波、基于初始静态量周期分割预处理后,提取侧平举、前平举、反握弯举、锤式弯举、弯举5种哑铃动作的特征向量,使用改进的Relief F特征选择算法,选择最优特征向量,采用基于平衡决策树的支持向量机对不同的哑铃动作进行分类识别。通过在实验室自主研发的哑铃动作识别系统上进行测试,结果表明:系统能够在单个哑铃动作周期内对哑铃动作进行识别,且识别率可达90%以上,为提供更加个性化的哑铃动作指导奠定基础。 展开更多

关键词 哑铃 动作分类识别 初始静态量周期分割 改进的ReliefF特征选择算法 支持向量机

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