支持在线学习的增量式极端随机森林分类器 被引量：58

1

作者 王爱平 万国伟 +1 位作者 程志全 李思昆 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期2059-2074,共16页

提出了一种增量式极端随机森林分类器(incremental extremely random forest,简称IERF),用于处理数据流,特别是小样本数据流的在线学习问题.IERF算法中新到达的样本将被存储到相应的叶节点,并通过Gini系数来确定是否对当前叶节点进行分... 提出了一种增量式极端随机森林分类器(incremental extremely random forest,简称IERF),用于处理数据流,特别是小样本数据流的在线学习问题.IERF算法中新到达的样本将被存储到相应的叶节点,并通过Gini系数来确定是否对当前叶节点进行分裂扩展,在给定有限数量,甚至是少量样本的情况下,IERF算法能够快速高效地完成分类器的增量构造.UCI数据集的实验证明,提出的IERF算法具有与离线批量学习的极端随机森林(extremely random forest,简称ERF)算法相当甚至更优的性能,在适度规模的样本集上,性能优于贪婪决策树重构算法和其他几种主要的增量学习算法.最后,提出的IERF算法被应用于解决视频在线跟踪(包含多目标跟踪)问题,基于多个真实视频数据的实验充分验证了算法的有效性和稳定性. 展开更多

关键词 在线学习 增量学习 极端随机森林分类器

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改进的随机森林分类器网络入侵检测方法 被引量：44

2

作者 夏景明 李冲 +1 位作者 谈玲 周刚 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第8期2146-2150,共5页

目前网络入侵检测方法大多基于改进的机器学习算法,但是机器学习算法会出现过拟合情况,导致入侵检测准确率降低。为解决该问题,提出一种改进的随机森林分类器网络入侵检测方法,通过高斯混合模型聚类算法将数据分成不同的簇,为每一个簇... 目前网络入侵检测方法大多基于改进的机器学习算法,但是机器学习算法会出现过拟合情况,导致入侵检测准确率降低。为解决该问题,提出一种改进的随机森林分类器网络入侵检测方法,通过高斯混合模型聚类算法将数据分成不同的簇,为每一个簇训练不同的随机森林分类器,通过这些训练好的随机森林分类器进行网络入侵检测。训练和实验数据采用NSL-KDD网络入侵数据集,实施中首先根据属性比率数据特征提取方法进行数据处理,然后进行高斯混合聚类,最后使用随机森林分类器对聚类结果进行训练。实验结果表明,该方法相比其它机器学习算法具有更高的入侵检测准确率。 展开更多

关键词 网络安全入侵检测 机器学习 随机森林分类器 高斯混合聚类 属性比特征提取 网络入侵检测数据集

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结合时-频纹理特征的随机森林分类器应用于鸟声识别 被引量：14

3

作者 陈莎莎 李应 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第1期154-157,161,共5页

研究一个基于时频纹理特征和随机森林分类器的抗噪鸟声识别系统。首先,针对实际环境中,各种不可预料的噪音会使得系统识别性能严重下降的问题,使用一种基于噪声估计的音频增强算法对带噪鸟声信号进行前端处理。然后将增强后的信号功率... 研究一个基于时频纹理特征和随机森林分类器的抗噪鸟声识别系统。首先,针对实际环境中,各种不可预料的噪音会使得系统识别性能严重下降的问题,使用一种基于噪声估计的音频增强算法对带噪鸟声信号进行前端处理。然后将增强后的信号功率谱以时频图形式输出,并根据时频图中所包含的纹理信息,利用基于灰度共生矩阵的纹理分析法进行纹理特征提取。最后使用基于决策树的组合分类器—随机森林进行分类和识别。实验结果表明,该方法不仅能对鸟类声音进行快速准确地识别而且具有良好的抗噪性。 展开更多

关键词 生态声音 音频增强 时频纹理 灰度共生矩阵 随机森林分类器

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基于深度优先随机森林分类器的目标检测 被引量：9

4

作者 马娟娟 潘泉 +3 位作者 梁彦 胡劲文 赵春晖 王华夏 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期518-523,共6页

从机载视觉传感器获取的图像中检测近距离目标,对小型无人机飞行安全非常重要,需要大量样本训练分类器以提高目标检测的准确性。然而,如果训练样本太大,随着树的层数增加,广度优先方法训练随机森林分类器会导致欠拟合问题。针对这个问题... 从机载视觉传感器获取的图像中检测近距离目标,对小型无人机飞行安全非常重要,需要大量样本训练分类器以提高目标检测的准确性。然而,如果训练样本太大,随着树的层数增加,广度优先方法训练随机森林分类器会导致欠拟合问题。针对这个问题,提出了深度优先方法递归训练随机森林分类器,每次递归过程只分裂一个节点。实验表明,在SenseAndAvoid数据集目标检测的平均准确率是69.3%,比广度优先方法训练的随机森林分类器高7.6%。深度优先方法递归训练随机森林分类器,能有效抑制广度优先方法训练时的欠拟合问题,提高了随机森林分类器的泛化能力和目标检测的准确性。 展开更多

关键词 无人机 目标检测 深度优先 随机森林分类器

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基于随机森林算法构建云-云阴影-水体掩模 被引量：2

5

作者 鹿丰玲 巩在武 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2016年第3期73-79,共7页

遥感图像数据中云和云阴影的存在是影响数据应用的主要原因，专家已经研发了多种去除云及其阴影的方法。在对不同目标像元光谱曲线分析的基础上，研究了基于随机森林（random forests，RF）分类器的云-云阴影-水体掩模建立方法。由于云... 遥感图像数据中云和云阴影的存在是影响数据应用的主要原因，专家已经研发了多种去除云及其阴影的方法。在对不同目标像元光谱曲线分析的基础上，研究了基于随机森林（random forests，RF）分类器的云-云阴影-水体掩模建立方法。由于云阴影是阴影与地表物体的叠加，其光谱曲线与水体的光谱曲线之间存在细微的差别，这使得决策树（decision tree，DT）分类方法不能非常有效地应对这种细微差别。RF分类器是建立在多个DT分类结果集成的基础上，其算法原理保证了该算法的稳健性和有效性。研究结果表明：在样本容量较少时，RF算法比DT具有更好的分类效果；而在样本容量增大到250～400个像元时，2种方法的分类效果没有明显区别。这表明RF算法可以成功地用于建立云-云阴影-水体掩模，这将在遥感数据处理中得到更加广泛的应用。 展开更多

关键词 掩模 遥感 云-云阴影 决策树(DT)分类器 随机森林(RF)分类器

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基于交易采样子图的以太坊钓鱼检测方法

6

作者 雷帮春 孟坤 +1 位作者 宋登科 陈大兴 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期690-697,共8页

以太坊提供了图灵完备的去中心网络应用开发和部署环境,所充斥的钓鱼诈骗类应用已成为以太坊的最大安全威胁。为提高以太坊钓鱼检测的效率问题,提出一种基于交易采样子图网络的以太坊钓鱼检测方法。构建目标地址的原始交易子图;设计分... 以太坊提供了图灵完备的去中心网络应用开发和部署环境,所充斥的钓鱼诈骗类应用已成为以太坊的最大安全威胁。为提高以太坊钓鱼检测的效率问题,提出一种基于交易采样子图网络的以太坊钓鱼检测方法。构建目标地址的原始交易子图;设计分层网络采样方法和时序映射机制构建它的4种交易采样子图并提取图特征;利用去重特征融合来消除冗余,输出融合特征来训练随机森林分类器。实验验证了该方法的合理性和有效性,获得了较高的F1值。 展开更多

关键词 以太坊 钓鱼检测方法 交易采样子图网络 网络采样方法 图特征方法 去重特征融合 随机森林分类器

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基于PX-LBP和像素分类的装配体零件识别研究 被引量：1

7

作者 田中可 陈成军 +1 位作者 李东年 赵正旭 《机电工程》 CAS 北大核心 2019年第3期236-243,共8页

针对机械产品装配维修诱导中零件和装配体的识别、监测问题,对装配体零件识别及装配监测进行了研究,对LBP算子进行了改进,提出了一种基于像素局部二值模式(PX-LBP)和像素分类的装配体零件识别及装配监测方法。首先将LBP算子与像素分类融... 针对机械产品装配维修诱导中零件和装配体的识别、监测问题,对装配体零件识别及装配监测进行了研究,对LBP算子进行了改进,提出了一种基于像素局部二值模式(PX-LBP)和像素分类的装配体零件识别及装配监测方法。首先将LBP算子与像素分类融合,提出了PX-LBP算子;然后对深度图像进行了PX-LBP特征提取,生成了训练集和测试集;最后训练随机森林分类器,并利用训练好的随机森林分类器实现了对测试集深度图像的像素分类,生成了像素预测图像,通过像素预测图像与标记图像对比实现了装配体零件的识别及装配过程的监测。研究结果表明:该方法对于模型深度图像的像素识别率可达到98.81%,对于真实装配体深度图像的像素识别率也可达到77.51%;该方法兼具了一定的实时性与鲁棒性,可用在装配维修诱导、装配监测和自动化装配邻域中。 展开更多

关键词 零件识别 装配监测 深度图像 像素局部二值模式 像素分类 随机森林分类器

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基于Shapelet转换的安徽省小麦赤霉病气象等级预报方法

8

作者 徐祥 周鹿扬 +2 位作者 黄澈 张萌 徐建鹏 《中南农业科技》 2024年第8期114-120,共7页

为探讨小麦赤霉病预测预报方法,基于安徽省小麦赤霉病中高风险区域的寿县、庐江县、宣城市3个代表站1986—2020年小麦赤霉病病穗率及气象观测资料,采用Shapelet转换时间序列分类方法,通过分析不同气象要素各等级特征序列及信息增益,建... 为探讨小麦赤霉病预测预报方法,基于安徽省小麦赤霉病中高风险区域的寿县、庐江县、宣城市3个代表站1986—2020年小麦赤霉病病穗率及气象观测资料,采用Shapelet转换时间序列分类方法,通过分析不同气象要素各等级特征序列及信息增益,建立了基于Shapelet转换的气象等级预报模型,并使用随机森林、Bagging、AdaBoost三种分类器对模型进行预测检验。结果表明,赤霉病的重发生与连续降水、连续无日照高度相关,而轻发生与关键期内出现持续无降水或极少降水量相关,重发生的相对湿度特征序列中存在持续性总体上升趋势,气温信息增益普遍较低。3种分类器模型预测等级与实际等级相差基本在1个等级以内,预测模型对轻发生、偏重以上发生预测效果好,利用随机森林分类器回算预报等级与实际等级基本一致。建立的小麦赤霉病气象等级预报方法可用于农业气象业务服务。 展开更多

关键词 小麦赤霉病 气象等级 预报方法 Shapelet转换 随机森林分类器 安徽省

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基于改进层次斜率熵(IHSloE)的信号低频和高频故障特征提取方法 被引量：1

9

作者 许立学 刘鑫 +2 位作者 关文锦 陈然 邝素琴 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第7期1189-1197,1230,共10页

采用传统的基于粗粒化处理的多尺度特征提取方法,无法提取故障信号中的高频部分的故障信息,导致其提取到的故障特征难以准确地表征滚动轴承的故障状态和动态特性,无法保证故障诊断的可靠性和准确性。针对该缺陷,提出了一种基于改进层次... 采用传统的基于粗粒化处理的多尺度特征提取方法,无法提取故障信号中的高频部分的故障信息,导致其提取到的故障特征难以准确地表征滚动轴承的故障状态和动态特性,无法保证故障诊断的可靠性和准确性。针对该缺陷,提出了一种基于改进层次斜率熵(IHSloE)和随机森林(RF)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用改进层次化处理代替粗粒化处理,实现了信号的多尺度分析目的,基于斜率熵,提出了改进层次斜率熵的非线性动力学指标;随后,利用IHSloE方法提取了滚动轴承振动信号的故障特征,建立了表征滚动轴承故障特性的故障特征;最后,基于RF模型建立了多故障分类器,并将故障特征输入至RF分类器进行了训练和测试,以实现滚动轴承的故障识别目的;利用滚动轴承数据集进行了实验,并将其与其他的故障特征提取指标进行了对比。研究结果表明:IHSloE方法采用改进的层次化处理,能够快速有效地提取出振动信号中的高频故障特征,诊断准确率达到了99%,而特征提取时间仅为149.35 s;相较于采用粗粒化处理和层次处理的特征提取方法,其准确率至少提高了2%和1%,证明该方法适用于滚动轴承的故障诊断。 展开更多

关键词 故障信号高频部分特征 改进层次斜率熵 随机森林(RF)分类器 多尺度特征提取方法 改进层次化处理 故障诊断的可靠性

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一种鲁棒的全自动人脸特征点定位方法 被引量：20

10

作者 王丽婷 丁晓青 方驰 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期9-16,共8页

人脸特征点定位的目标是能够对人脸进行全自动精确定位.主动形状模型(Active shape modal,ASM)和主动表象模型(Active appearance modal,AAM)的发表为全自动人脸特征点定位工作提供了很好的思路和解决框架.之后很多研究工作也都在ASM和... 人脸特征点定位的目标是能够对人脸进行全自动精确定位.主动形状模型(Active shape modal,ASM)和主动表象模型(Active appearance modal,AAM)的发表为全自动人脸特征点定位工作提供了很好的思路和解决框架.之后很多研究工作也都在ASM和AAM的框架下进行了改进.但是目前的研究工作尚未很好地解决人脸表情、光照以及姿态变化情况下的人脸特征点定位问题,本文基于ASM框架提出了全自动人脸特征点定位算法.和传统ASM方法以及ASM的改进方法的不同在于:1)引进有效的机器学习方法来建立局部纹理模型.这部分工作改进了传统ASM方法中用灰度图像的梯度分布进行局部纹理建模的方法,引入了基于随机森林分类器和点对比较特征的局部纹理建模方法.这种方法基于大量样本的统计学习,能够有效解决人脸特征点定位中光照和表情变化这些难点;2)在人脸模型参数优化部分,本文成功地将分类器输出的结果结合到人脸模型参数优化的目标函数当中,并且加入形状限制项使得优化的目标函数更为合理.本文在包含表情、光照以及姿态变化的人脸数据上进行实验,实验结果证明本文提出的全自动人脸特征点定位方法能够有效地适应人脸的光照和表情变化.在姿态数据库上的测试结果说明了本算法的有效性. 展开更多

关键词 人脸特征点定位 主动形状模型 随机森林分类器 参数优化

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基于深度信息的手势识别算法研究 被引量：11

11

作者 华旭奋 孙俊 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第12期122-125,共4页

针对在复杂背景中传统手势识别算法的识别率低问题,利用Kinect的深度摄像头获取深度图像,分割出手势区域后进行预处理;提取手势的几何特征,并提出深度信息的同心圆分布直方图特征,融合手势的几何特征和深度信息的同心圆分布直方图特征;... 针对在复杂背景中传统手势识别算法的识别率低问题,利用Kinect的深度摄像头获取深度图像,分割出手势区域后进行预处理;提取手势的几何特征,并提出深度信息的同心圆分布直方图特征,融合手势的几何特征和深度信息的同心圆分布直方图特征;学习训练随机森林分类器进行手势识别。文中通过在复杂背景条件下对常见的"石头"、"剪刀"、"布"3种手势进行测试,实验结果表明:文中所提方法具有很好的平移,旋转和缩放不变性,能适应复杂环境的变化。 展开更多

关键词 深度信息 同心圆分布 随机森林分类器 手势识别

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基于深度图像的零件识别及装配监测 被引量：11

12

作者 田中可 陈成军 +2 位作者 李东年 赵正旭 洪军 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期300-311,共12页

针对机械产品装配中零件和装配体的识别、监测问题,提出一种基于深度图像和像素分类的装配体零件识别及装配监测方法。首先构建装配体深度图像标记样本集,包括合成标记样本集和真实标记样本集;然后提取深度差分特征,利用随机森林分类器... 针对机械产品装配中零件和装配体的识别、监测问题,提出一种基于深度图像和像素分类的装配体零件识别及装配监测方法。首先构建装配体深度图像标记样本集,包括合成标记样本集和真实标记样本集;然后提取深度差分特征,利用随机森林分类器对深度图像的像素进行分类,获取像素预测图像;最后通过对比像素预测图像和颜色标签图像对装配体各零件进行识别,并对比待测状态像素预测图像和正确装配像素预测图像,实现对装配过程的监测。为了提高边缘像素点的分类准确率,引入边缘因子。实验结果表明,该方法不但准确率高,而且兼具一定实时性和鲁棒性,在装配维修诱导、装配监测和自动化装配领域具有一定应用价值。 展开更多

关键词 零件识别 装配监测 像素分类 深度图像 随机森林分类器

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结构化预测的车辆联合检测与跟踪方法 被引量：2

13

作者 任亚婧 张宏立 《现代电子技术》 北大核心 2019年第15期29-32,共4页

为了对道路车辆进行流量的统计与监控跟踪,提出一种联合检测与跟踪思想的方法。该方法利用初始分割时产生的目标数量的冲突集描述分割阶段产生的错误以及遮挡问题,并通过建立车辆近邻关联事件和与之对应的关联标签变量,将汽车监控跟踪... 为了对道路车辆进行流量的统计与监控跟踪,提出一种联合检测与跟踪思想的方法。该方法利用初始分割时产生的目标数量的冲突集描述分割阶段产生的错误以及遮挡问题,并通过建立车辆近邻关联事件和与之对应的关联标签变量,将汽车监控跟踪建模为一个结构化预测问题,利用相应的关联标签变量建立全局目标函数,从而将车辆跟踪问题转化为一个通过求解带约束的整数规划问题,最后求解得到车辆轨迹的全局最优解。 展开更多

关键词 交通监控 随机森林分类器 联合检测跟踪 整数规划 结构化预测 支持向量机

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基于高光谱图像技术的大豆品种无损鉴别 被引量：12

14

作者 柴玉华 毕文佳 +2 位作者 谭克竹 张春雷 刘春涛 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期86-93,共8页

为解决传统大豆品种检测方法存在的效率低和精度差等问题，应用高光谱图像分析技术展开大豆品种甄别研究。采集10个品种（每品种100粒，共1000粒）大豆样本400．92—999．53nm的高光谱反射图像，分别进行中值平滑、多元散射校正和数据... 为解决传统大豆品种检测方法存在的效率低和精度差等问题，应用高光谱图像分析技术展开大豆品种甄别研究。采集10个品种（每品种100粒，共1000粒）大豆样本400．92—999．53nm的高光谱反射图像，分别进行中值平滑、多元散射校正和数据标准归一化预处理去噪，提取样本图像中心30×30pixels感兴趣区域的平均光谱曲线和标准差曲线。分别以样本平均光谱值主成分得分、标准差光谱值主成分得分及两者结合作为模型输入，基于T—S模糊神经网络和随机森林思想组合分类器构建鉴别模型。经中值平滑的光谱平均值和标准差作输入，结合随机森林思想的组合分类模型鉴别效果最佳，训练集、测试集的平均鉴别率分别达99．6％和97．6％。结果表明，采用高光谱图像技术可实现大豆品种高精度无损鉴别。 展开更多

关键词 大豆 高光谱图像 品种甄别 T—S模糊神经网络 随机森林思想组合分类器

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基于图像处理的回声定位信号检测方法 被引量：3

15

作者 段德鑫 姜莹 +2 位作者 刘宗伟 杨春梅 吕连港 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期145-153,共9页

鲸豚类海洋哺乳动物发出的回声定位信号是一种频率较高的短时脉冲信号,研究回声定位信号检测方法有助于快速、准确地检测海洋哺乳动物发声,进而更好地保护海洋哺乳动物。本文提出了一种基于图像处理的鲸豚类动物回声定位信号检测方法。... 鲸豚类海洋哺乳动物发出的回声定位信号是一种频率较高的短时脉冲信号,研究回声定位信号检测方法有助于快速、准确地检测海洋哺乳动物发声,进而更好地保护海洋哺乳动物。本文提出了一种基于图像处理的鲸豚类动物回声定位信号检测方法。该方法首先对收集到的数据进行分帧,计算每帧信号的时频图;使用Frangi滤波器对时频图进行滤波,以降低背景噪声并凸显线条状信号;然后根据鲸豚类海洋哺乳动物回声定位信号在时频图中类似直线的特点,使用直线检测获得时频图像中检出线条状信号的精确位置,进而提取出其图像特征;最后根据信号特征训练随机森林分类器生成检测模型以检测区分出回声定位信号。使用柏氏中喙鲸、领航鲸、露脊鲸和伊洛瓦底海豚四种动物的声数据进行了实验,结果表明,与传统能量算子方法相比,本文提出的方法在低信噪比条件下有着更高的召回率且具有较高的准确率,可取得更好的检测效果。本文方法能够为鲸豚类海洋哺乳动物的声学研究提供一定的技术支持。 展开更多

关键词 图像处理 Frangi滤波 直线检测 随机森林分类器 回声定位信号

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矿用干式变压器局部放电模式识别方法 被引量：9

16

作者 唐建伟 苏红 +3 位作者 严家明 张建文 王金川 王恩俊 《工矿自动化》 北大核心 2019年第1期76-80,共5页

为提高矿用干式变压器局部放电模式识别准确率,提出了一种矿用干式变压器局部放电模式识别方法。首先,采用正交匹配追踪算法对原始局部放电信号进行去噪,最大程度保留原始局部放电信号的有用信息;然后,通过自回归模型提取去噪后局部放... 为提高矿用干式变压器局部放电模式识别准确率,提出了一种矿用干式变压器局部放电模式识别方法。首先,采用正交匹配追踪算法对原始局部放电信号进行去噪,最大程度保留原始局部放电信号的有用信息;然后,通过自回归模型提取去噪后局部放电信号的自回归系数特征;最后,将自回归系数特征输入随机森林集成分类器对局部放电模式进行识别。实验结果表明,该方法平均识别准确率达98%。 展开更多

关键词 矿用干式变压器 局部放电 正交匹配追踪 自回归系数特征 随机森林集成分类器

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