改进邻域粗糙集的输送带缺陷特征约简算法 被引量：9

1

作者 毛清华 马宏伟 张旭辉 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1676-1680,共5页

为了提高钢芯输送带缺陷的识别速度和准确率,提出了一种基于属性数据标准差的改进邻域粗糙集特征约简算法对输送带的断绳、疲劳和接头3类电磁信号特征进行约简。该方法根据不同属性的标准差分别确定不同的邻域值,并运用前向贪心和后向... 为了提高钢芯输送带缺陷的识别速度和准确率,提出了一种基于属性数据标准差的改进邻域粗糙集特征约简算法对输送带的断绳、疲劳和接头3类电磁信号特征进行约简。该方法根据不同属性的标准差分别确定不同的邻域值,并运用前向贪心和后向剪枝相结合的属性约简算法,解决了原邻域粗糙集难以为不同属性选择最佳邻域值的难题,克服了前向贪心属性约简算法得不到最小约简的缺点。运用UCI数据集和输送带缺陷电磁检测信号特征向量进行特征约简实验,结果表明:该改进的邻域粗糙集特征约简算法不仅有效地降低了特征维数,而且在保证识别准确率的同时提高了缺陷的识别速度。 展开更多

关键词 钢芯输送带 电磁信号 邻域粗糙集 特征约简 缺陷识别

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基于正交邻域保持嵌入特征约简的故障诊断模型 被引量：24

2

作者 李锋 汤宝平 董绍江 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期621-627,共7页

提出一种基于正交邻域保持嵌入(orthogonal neighborhood preserving embedding,ONPE)特征约简的故障诊断模型。首先将原振动信号经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)并构造Shannon熵得到高维特征向量,再利用ONPE将高维特... 提出一种基于正交邻域保持嵌入(orthogonal neighborhood preserving embedding,ONPE)特征约简的故障诊断模型。首先将原振动信号经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)并构造Shannon熵得到高维特征向量,再利用ONPE将高维特征向量约简为低维特征向量,并输入到最近邻分类器(k-nearest neighbors classifier,KNNC)中进行故障识别。本模型充分利用了EMD分解在故障特征提取、ONPE在信息压缩和KNNC在分类决策方面的优势,实现了旋转机械故障特征提取到故障诊断的全程自动化,并提高了诊断精度,为旋转机械故障诊断提供了一种新的模型分析方法。一个滚动轴承故障诊断实例验证了该模型的有效性。 展开更多

关键词 正交邻域保持嵌入 流形学习 特征约简 最近邻分类器 经验模式分解 故障诊断

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基于小波函数的核主元特征约简方法研究 被引量：5

3

作者 郭磊 陈进 +1 位作者 朱义 赵发刚 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期287-291,共5页

提出一种基于小波核函数的核主元特征约简方法。核函数是核主元分析的关键,将Mexican hat小波函数引入核主元分析中,以增强核主元分析的非线性映射能力。用转子在正常、油膜涡动、不平衡和径向碰摩状态下的实验数据对该方法进行了检验,... 提出一种基于小波核函数的核主元特征约简方法。核函数是核主元分析的关键,将Mexican hat小波函数引入核主元分析中,以增强核主元分析的非线性映射能力。用转子在正常、油膜涡动、不平衡和径向碰摩状态下的实验数据对该方法进行了检验,比较了主元分析、核主元分析与小波核主元分析的效果。结果表明,小波核主元分析方法能有效地区分转子故障模式,更适合于故障诊断中的非线性特征约简。 展开更多

关键词 核主元分析 小波核 特征约简 故障诊断

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基于权重阈值寻优的案例推理分类器特征约简 被引量：5

4

作者 赵辉 严爱军 王普 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期533-539,共7页

为提高案例推(case-based reasoning,CBR)分类器的分类准确率并降低时间复杂度,本文提出了一种基于权重阈值寻优的特征约简策略.首先通过基于数据驱动的方法对特征权重进行分配,得到每个特征的权重结果;其次,设计特征权重重要度阈值的... 为提高案例推(case-based reasoning,CBR)分类器的分类准确率并降低时间复杂度,本文提出了一种基于权重阈值寻优的特征约简策略.首先通过基于数据驱动的方法对特征权重进行分配,得到每个特征的权重结果;其次,设计特征权重重要度阈值的适应度函数,并利用遗传算法对该重要度阈值进行优化搜索,最后根据得到的优化阈值与特征的权重分配情况,删除权重小于该阈值的特征从而完成特征的约简过程.通过对比实验,本文所提策略能够有效提高CBR分类器的分类准确率并降低时间复杂度,表明了权重阈值寻优约简策略的可行性与优越性.验证了本文方法不仅可以降低CBR分类器的时间复杂度,而且能够提高CBR的决策与学习能力. 展开更多

关键词 案例检索 特征权重 阈值寻优 特征约简

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基于邻域属性重要度与主成分分析的齿轮箱故障特征约简 被引量：7

5

作者 古莹奎 潘高平 +1 位作者 朱繁泷 承姿辛 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第13期1783-1789,共7页

为有效降低齿轮箱故障特征的维数并提高诊断效率,提出了基于邻域属性重要度与主成分分析法相结合的齿轮箱故障特征约简方法,并利用支持向量机和BP神经网络对诊断的准确率进行对比分析。针对齿轮箱中具有不同程度裂纹的齿轮,选取其时域... 为有效降低齿轮箱故障特征的维数并提高诊断效率,提出了基于邻域属性重要度与主成分分析法相结合的齿轮箱故障特征约简方法,并利用支持向量机和BP神经网络对诊断的准确率进行对比分析。针对齿轮箱中具有不同程度裂纹的齿轮,选取其时域、频域和基于希尔伯特变换的36个特征;将邻域模型引入到特征属性的约简,构造前向贪心算法,以邻域属性重要度较大的9个特征作为特征集,提取累积贡献率达到95%以上的主成分,分别输入支持向量机和BP神经网络分类器中进行分类识别,并与不经过特征优选的主成分特征融合相对比。结果表明,采用基于邻域属性重要度与主成分分析法相结合的特征约简方法,既可以降低齿轮箱故障特征的维数,又不影响对其运行状态的表征,有助于识别不同裂纹水平的齿轮,与不经过特征优选直接进行融合的方法相比,所提出方法诊断准确率更高,训练时间更短。 展开更多

关键词 齿轮箱 特征约简 邻域决策系统 主成分分析 支持向量机

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特征约简在入侵检测上的应用 被引量：3

6

作者 钱权 陈孟 桂林开 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期86-90,96,共6页

入侵检测需要分析大量的高维样本数据.如何降低高维样本数据的特征维数,对于降低入侵检测系统的训练时间,提高检测精度和检测实时性具有十分重要的意义.提出基于特征相关性分析和基于特征属性重要性评价两种特征选择方法,并利用支持向... 入侵检测需要分析大量的高维样本数据.如何降低高维样本数据的特征维数,对于降低入侵检测系统的训练时间,提高检测精度和检测实时性具有十分重要的意义.提出基于特征相关性分析和基于特征属性重要性评价两种特征选择方法,并利用支持向量机作为分类器来评价不同特征约简方法的有效性和处理实时性.实验结果表明,同经典的主成分分析方法相比,两种特征约简算法都具有较好的处理实时性和较高的分类精度,其中基于属性重要度约简算法在数据预处理时间、训练时间和分类精度上同主成分分析方法相当,且略优于相关性尺度方法. 展开更多

关键词 特征约简 相关性分析 特征重要性评价 主成分分析(PCA) 支持向量机

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基于特征约简理论的机组振动故障诊断模型 被引量：5

7

作者 王攀 王泳涛 王宝玉 《热力发电》 CAS 北大核心 2016年第2期96-100,共5页

通过比较主成分分析和粗糙集理论两种特征约简方法,提出了将主成分分析与改进支持向量机相结合的故障诊断方法,建立了主成分分析集成特征约简的振动故障诊断模型。以某汽轮机油膜涡动振动故障信号及某600MW机组汽轮机的质量不平衡振动为... 通过比较主成分分析和粗糙集理论两种特征约简方法,提出了将主成分分析与改进支持向量机相结合的故障诊断方法,建立了主成分分析集成特征约简的振动故障诊断模型。以某汽轮机油膜涡动振动故障信号及某600MW机组汽轮机的质量不平衡振动为例,对本文故障诊断方法进行验证,结果表明,本文故障诊断方法既缩短了诊断时间,又具有较高的诊断准确率。 展开更多

关键词 汽轮机 振动 故障诊断 主成分分析 粗糙集 支持向量机 特征约简

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基于特征约简与多层极限学习机的网络流量异常检测 被引量：4

8

作者 丁建立 刘亦舟 梁婷婷 《现代电子技术》 2022年第5期84-89,共6页

针对网络流量异常检测目前存在的数据维度大、冗余数据较多、准确率较低等问题,提出一种基于层次聚类和自编码器并结合多层极限学习机的网络流量异常检测模型。首先考虑数据特征之间的相关性,根据数据特征之间的相似性距离对特征维度进... 针对网络流量异常检测目前存在的数据维度大、冗余数据较多、准确率较低等问题,提出一种基于层次聚类和自编码器并结合多层极限学习机的网络流量异常检测模型。首先考虑数据特征之间的相关性,根据数据特征之间的相似性距离对特征维度进行层次聚类划分,将相关性较高的特征划分到同一特征子集中;然后利用自动编码器对每个特征子集进行约简,消除冗余信息降低检测数据计算量;最后以多层极限学习机作为分类器,利用约简后的特征数据进行网络流量异常检测建模。实验结果显示,文中模型在UNSW-NB15数据集上准确率达到了0.992,精确率达到了0.997。与其他检测方法相比,文中方法可以有效地约简数据特征,提高了检测的准确率和网络流量异常检测的性能。 展开更多

关键词 网络流量 异常检测 多层极限学习机 层次聚类 特征约简 冗余信息消除

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存在型空值插补的特征约简方法研究 被引量：1

9

作者 姜延吉 黄凤岗 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期743-748,共6页

特征约简是多源信息融合中剔除冗余数据、提高融合精度的有效途径.在对多传感器数据构成的不完备信息系统进行分析的基础上,利用多种距离分析方法计算存在型空值分布区间;针对不完备信息系统同时含有的2种空值类型问题(存在型空值和不... 特征约简是多源信息融合中剔除冗余数据、提高融合精度的有效途径.在对多传感器数据构成的不完备信息系统进行分析的基础上,利用多种距离分析方法计算存在型空值分布区间;针对不完备信息系统同时含有的2种空值类型问题(存在型空值和不存在型空值),提出基于存在型空值插补的限制容差关系;引入知识粒度的概念,并结合特征所包含的知识依存关系,研究基于属性重要度的启发式约简算法;通过实验验证了算法的有效性,并对其性能进行了分析.该方法同时考虑了多种空值类型,更加符合多传感器数据的特征,避免了单纯考虑不存在空值或者遗失空值造成的约简不准确问题;与其他约简算法相比,所提出的算法不仅考虑了单个的填补数值,同时还将插补数值的可能离散集合也考虑进来,增加了约简算法的适应性. 展开更多

关键词 非完备信息系统 特征约简 限制容差关系 知识粒度

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应用主成分分析约简电压暂降扰动源识别特征的方法 被引量：29

10

作者 赵莹 赵川 +1 位作者 叶华 于峰 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第13期105-110,共6页

电压暂降是一种典型的电能质量扰动现象,准确识别引起电压暂降的扰动源类型是电能质量监测与管理的重要内容之一。为解决由于特征指标的相关性和冗余性而导致电压暂降扰动源识别准确率低的问题,提出一种基于主成分分析的电压暂降扰动源... 电压暂降是一种典型的电能质量扰动现象,准确识别引起电压暂降的扰动源类型是电能质量监测与管理的重要内容之一。为解决由于特征指标的相关性和冗余性而导致电压暂降扰动源识别准确率低的问题,提出一种基于主成分分析的电压暂降扰动源识别特征约简方法。通过分析单一电压暂降扰动源和复合电压暂降扰动源,利用小波系数从统计量、波形态、熵、能量等方面构建电压暂降特征指标。根据主成分分析方法对原始特征指标进行标准化处理,计算协方差矩阵并确定综合特征指标个数,最后得到约简后的综合特征指标。这些综合特征指标有效地消除了原始特征指标间的相关性和冗余性。采用常规方法构造分类器进行验证表明,约简后得到综合特征指标,不仅有效降低了输入到分类器中的特征向量个数,而且在不同噪声强度下对单一电压暂降扰动源和复合电压暂降扰动源的识别准确率明显高于利用原始特征指标进行的分类识别。 展开更多

关键词 电能质量 电压暂降 主成分分析 特征约简

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基于算术平均数粒度计算的人形特征约简

11

作者 何念 詹永照 成科扬 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第3期193-195,199,共4页

为将基于粒度计算的属性约简方法应用于人形特征的筛选,避免传统方法难以准确消除冗余的缺点,提出一种基于算术平均数的粒度计算方法。采用支持向量机对目标图片进行人形识别,记录不同特征参数下的识别率,求出其算术平均数,并与单个数... 为将基于粒度计算的属性约简方法应用于人形特征的筛选,避免传统方法难以准确消除冗余的缺点,提出一种基于算术平均数的粒度计算方法。采用支持向量机对目标图片进行人形识别,记录不同特征参数下的识别率,求出其算术平均数,并与单个数据做比较,简化决策表后通过粒度计算的方法约简人形特征。将得到的约简特征与原始特征在相同测试集下做性能比较,实验结果表明,该方法能消除冗余,提高识别的性能,且鲁棒性较好。 展开更多

关键词 粒度计算 特征约简 决策表 算术平均数 人形识别 加噪

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基于特征约简与选择性集成算法的城市固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量 被引量：11

12

作者 汤健 乔俊飞 +1 位作者 徐喆 郭子豪 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期110-120,共11页

城市固废焚烧(MSWI)排放的污染物二噁英(DXN)对生态环境与人类健康具有极大危害,其浓度的实时检测对MSWI过程运行优化和城市污染控制至关重要.具有痕量特性的DXN排放浓度不能实时检测,机理模型难以构建,并且其与过程变量间的映射关系复... 城市固废焚烧(MSWI)排放的污染物二噁英(DXN)对生态环境与人类健康具有极大危害,其浓度的实时检测对MSWI过程运行优化和城市污染控制至关重要.具有痕量特性的DXN排放浓度不能实时检测,机理模型难以构建,并且其与过程变量间的映射关系复杂.针对上述问题,本文提出了一种基于特征约简和选择性集成算法的DXN排放浓度软测量方法.首先,对在线采集的MSWI过程变量和离线化验的DXN排放浓度数据进行预处理,获得具有小样本高维特性的建模样本;接着,基于变量投影重要性(VIP)值和特征约简比率值确定模型输入特征;最后,基于操纵训练样本的集成构造策略构建自适应确定核参数的选择性集成模型.采用国外文献和国内工业MSWI过程的DXN排放浓度数据仿真验证了所提方法的有效性. 展开更多

关键词 城市固废焚烧(MSWI) 二噁英(DXN) 变量投影重要性(VIP) 特征约简 选择性集成算法

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光纤入侵行为融合特征的集成识别 被引量：12

13

作者 朱程辉 赵益 +2 位作者 王建平 李帷韬 张倩 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期6-12,共7页

针对已有光纤安防系统入侵行为识别模型中特征空间不完备及分类器泛化能力差的缺陷,本文提出了一种光纤入侵行为融合特征的集成识别策略。首先,采用总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、功率谱分析(Power Sp... 针对已有光纤安防系统入侵行为识别模型中特征空间不完备及分类器泛化能力差的缺陷,本文提出了一种光纤入侵行为融合特征的集成识别策略。首先,采用总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、功率谱分析(Power Spectral Analysis,PSA)及离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)提取信号在时域、频域及小波域内振动信息,构建入侵信号的特征集。然后,提出一种基于DFPA(Discriminative Function Pruning Analysis,DFPA)的特征选取方法,实现特征空间的约简。最后,构建集成的随机权向量函数连接网络(Random Vector Functional-Link net,RVFL)分类器识别入侵行为。在基于M-Z(Mach-Zehnder,M-Z)干扰仪的光纤安防系统中采集入侵信号,进行实验,结果表明该策略的有效性。 展开更多

关键词 光纤周界安防系统 特征提取 特征约简 集成学习

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基于多域特征的JPEG图像盲检测算法 被引量：9

14

作者 李卓 陈健 +2 位作者 蒋晓宁 曾宪庭 潘雪增 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1528-1538,共11页

为了提高图像信息隐藏盲检测的检测率,实现了一种从多个域提取统计特征的JPEG图像通用隐写分析算法.采用联合概率密度来计算离散余弦变换(DCT)系数间的相关性,将其扩展到小波域和空域,提取特征值;并使用同样的方法提取校准图像的特征值... 为了提高图像信息隐藏盲检测的检测率,实现了一种从多个域提取统计特征的JPEG图像通用隐写分析算法.采用联合概率密度来计算离散余弦变换(DCT)系数间的相关性,将其扩展到小波域和空域,提取特征值;并使用同样的方法提取校准图像的特征值.二者的差值组成最终的特征向量训练分类器.对5种典型的JPEG隐写术,使用3种不同图像库进行了一系列的实验,结果表明:在嵌入率只有0.05 bpnc时,该算法检测率大于72%,与目前几种典型的通用隐写分析算法相比,具有更好的检测效果;特征约简能弱化高维特征向量间的相关性,提高分类精确度并大大节约分类时间,是通用隐写分析系统框架中一个重要的步骤. 展开更多

关键词 隐写分析 盲检测 特征向量 特征约简 联合概率密度

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基于互信息和遗传算法的两阶段特征选择方法 被引量：14

15

作者 裘国永 王娜 汪万紫 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第8期2903-2905,共3页

为了在特征选择过程中得到较优的特征子集,结合标准化互信息和遗传算法提出了一种新的两阶段特征选择方法。该方法首先采用标准化的互信息对特征进行排序,然后用排序在前的特征初始化第二阶段遗传算法的部分种群,使得遗传算法的初始种... 为了在特征选择过程中得到较优的特征子集,结合标准化互信息和遗传算法提出了一种新的两阶段特征选择方法。该方法首先采用标准化的互信息对特征进行排序,然后用排序在前的特征初始化第二阶段遗传算法的部分种群,使得遗传算法的初始种群中含有较好的搜索起点,从而遗传算法只需较少的进化代数就可搜寻到较优的特征子集。实验显示,所提出的特征选择方法在特征约简和分类等方面具有较好的效果。 展开更多

关键词 标准化互信息 遗传算法 特征选择 特征约简

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基于Rough Set的高维特征选择混合遗传算法研究 被引量：5

16

作者 周涛 陆惠玲 +1 位作者 张艳宁 马苗 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期880-893,共14页

遗传算法是求解粗糙集最小约简这个NP-hard问题的一种有效方法,适应度函数的构造是其中的关键问题.针对这个问题,提出一个基于粗糙集的高维特征选择混合遗传算法(HGA-RS),算法从粗糙集的代数和信息熵两个角度出发,综合考虑约简集中属性... 遗传算法是求解粗糙集最小约简这个NP-hard问题的一种有效方法,适应度函数的构造是其中的关键问题.针对这个问题,提出一个基于粗糙集的高维特征选择混合遗传算法(HGA-RS),算法从粗糙集的代数和信息熵两个角度出发,综合考虑约简集中属性的数目、染色体编码、基因取值、属性重要度、属性依赖度、属性相关度等因素,提出一个通用的适应度函数混合构造框架,通过调节各个因素的权重系数来实现不同适应度函数.最后通过提取MRI前列腺肿瘤ROI的102维特征构建前列腺肿瘤患者的决策信息表,通过4组实验对高维特征进行选择,并用神经网络对约简后的样本集进行识别来验证不同参数对识别精度的影响程度,实验结果表明算法是有效的,但是不同参数对结果影响较大,针对不同的问题,应该采用合适的参数组合,以得到较好的识别精度. 展开更多

关键词 粗糙集 特征约简 遗传算法 属性依赖度 属性重要度

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基于VPRSM的音频特征选择 被引量：1

17

作者 李晓丽 杜振龙 张亚芬 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第1期214-216,共3页

在音频索引中保持音频特征非常重要,但是在很多情况下特征数量又很庞大,直接处理这些海量数据是非常耗时的。特征选择作为数据挖掘的一个处理步骤,在特征维数的减少和非相关数据的约简方面已经有很成功的使用。提出了一种基于变精度粗... 在音频索引中保持音频特征非常重要,但是在很多情况下特征数量又很庞大,直接处理这些海量数据是非常耗时的。特征选择作为数据挖掘的一个处理步骤,在特征维数的减少和非相关数据的约简方面已经有很成功的使用。提出了一种基于变精度粗糙集模型(variableprecisionroughsetmodel,VPRSM)的音频特征选择算法。实验结果表明,该算法能够得到最小约简,并且最大程度地保持了音频数据的特征,提高检索效率。 展开更多

关键词 音频检索 特征选择 粗糙集 变精度粗糙集 特征约简

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基于Web身份特征的网络视频监控设备识别 被引量：6

18

作者 丁伟祥 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2020年第4期427-431,共5页

为了更好地对网络视频监控设备进行在线管理与维护,提出了一种网络视频监控设备在线检测与自动识别技术.利用无状态扫描技术进行网络终端设备的在线检测,从终端设备特定端口返回的HTTP头信息中提取BANNER和HTML页面信息,并通过粗糙集属... 为了更好地对网络视频监控设备进行在线管理与维护,提出了一种网络视频监控设备在线检测与自动识别技术.利用无状态扫描技术进行网络终端设备的在线检测,从终端设备特定端口返回的HTTP头信息中提取BANNER和HTML页面信息,并通过粗糙集属性约简后构建设备Web身份特征.利用余弦距离计算在线设备Web身份特征与已知设备特征库样本之间相似度,实现在线设备的检测与识别.结果表明,该方法能够较好地在线检测并自动识别网络视频监控设备,具有较高的识别准确率和较低的识别遗漏率. 展开更多

关键词 网络视频监控 Web身份特征 无状态扫描 粗糙集 特征约简 文本相似性 余弦距离函数 在线检测 自动识别

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EasiFFRA:一种基于邻域粗糙集的属性快速约简算法 被引量：8

19

作者 王念 彭政红 崔莉 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期2578-2588,共11页

从高维异构感知信息中提取有效特征是支撑物联网系统预测与识别的基础.物联网场景中通常包括多个多种感知节点,系统通常会从感知数据中提取大量特征,其中不乏部分无关和冗余特征.这些无关及冗余特征会降低系统的运行速度,引入冗余计算,... 从高维异构感知信息中提取有效特征是支撑物联网系统预测与识别的基础.物联网场景中通常包括多个多种感知节点,系统通常会从感知数据中提取大量特征,其中不乏部分无关和冗余特征.这些无关及冗余特征会降低系统的运行速度,引入冗余计算,更会影响后续的分类及预测等机器学习操作的性能.因而高效识别并提取低维有效的特征子集是物联网数据分析所面临的一大挑战.邻域粗糙集方法能够在保持数据集可分性的前提下,识别和去除无关及冗余特征子集,从而达到降维效果.但由于现有基于邻域粗糙集的特征约简算法的计算开销大、运行时间长,故而并未得到广泛应用.提出了一种基于邻域关系对称性及决策值过滤策略的特征快速约简算法EasiFFRA.EasiFFRA可通过改进的散列分桶方法加速正域样本计算,可检验并过滤冗余决策值样本,从而降低现有方法中由于重复距离评估所带来的冗余计算.实验结果表明:EasiFFRA在实际采集的水质数据集和多个不同样本量及维度的公开数据集中平均加快75.45%的特征约简时间,其约简结果和已有邻域粗糙集特征约简算法等效,可有效解决物联网数据分析中由冗余及无关特征导致的分类及预测精度下降问题,有重要应用价值. 展开更多

关键词 邻域粗糙集 特征约简 对称机制 过滤机制 散列分桶

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基于特征融合与选择的小样本表情识别 被引量：6

20

作者 王从澳 黄润才 +2 位作者 孙延标 杨彬 孙刘成 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第10期112-116,共5页

针对小样本数据集的数据量不足和深度学习的模型复杂、参数冗余等问题,提出了一种基于特征融合与选择的小样本表情识别算法。该模型将手工提取的人脸关键区域特征与DenseNet网络提取的深度学习特征相融合,再利用基于熵的特征约简技术对... 针对小样本数据集的数据量不足和深度学习的模型复杂、参数冗余等问题,提出了一种基于特征融合与选择的小样本表情识别算法。该模型将手工提取的人脸关键区域特征与DenseNet网络提取的深度学习特征相融合,再利用基于熵的特征约简技术对特征维度进行熵减和选择,以使用多分类支持向量机(MCSVM)进行识别分类,通过在JAFFE和CK+公开数据集上的实验测试结果表明:该模型在小样本数据集上具有更高的识别准确率和实时性,显著提升了人脸表情的识别性能。 展开更多

关键词 特征融合 DenseNet网络 特征约简 多分类支持向量机 表情分类

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