改进SHO算法优化随机森林模型 被引量：2

1

作者 付海涛 张智勇 +1 位作者 王增辉 金晨磊 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第3期861-866,共6页

针对海马优化算法初始解质量低且不丰富的问题,提出一种引入Logistic混沌映射改进海马优化算法优化的随机森林模型.首先,在提升海马优化算法后将其与随机森林算法相结合,以提升经典随机森林算法的鉴别准确率;其次,为验证新模型的性能,用... 针对海马优化算法初始解质量低且不丰富的问题,提出一种引入Logistic混沌映射改进海马优化算法优化的随机森林模型.首先,在提升海马优化算法后将其与随机森林算法相结合,以提升经典随机森林算法的鉴别准确率;其次,为验证新模型的性能,用5种模型针对4个评价指标进行对比实验.实验结果表明,该模型准确率达96.15%,精度达100%,召回率达92.31%,F_(1)-Score达96.00%,提升了随机森林方法的性能. 展开更多

关键词 优化算法 海马优化算法 随机森林 分类算法 参数优化

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基于特征进化选择随机森林的MCI自动诊断

2

作者 高峰 郑丽丽 顾进广 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第6期250-256,共7页

近年来,作为正常与阿尔茨海默病过渡阶段的轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)病症的研究备受关注。但目前的医学MCI人工诊断不仅参考的特征局限性较大,且依靠人工判定,易产生主观上的误差。因此,提出一种基于随机森林的MCI... 近年来,作为正常与阿尔茨海默病过渡阶段的轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)病症的研究备受关注。但目前的医学MCI人工诊断不仅参考的特征局限性较大,且依靠人工判定,易产生主观上的误差。因此,提出一种基于随机森林的MCI自动诊断方法,通过机器学习的方式,高效准确地判定MCI;同时应用遗传算法更高效地搜索求解模型的最优参数。结果表明,该方法与医学人工诊断方式相比准确率提高约5%,且在求取随机森林的最优参数问题上,与网格搜索相比,遗传算法所用时间约为其1/45。 展开更多

关键词 MCI 随机森林 遗传算法 最优参数

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基于多目标遗传随机森林特征选择的面向对象湿地分类 被引量：45

3

作者 刘舒 姜琦刚 +3 位作者 马玥 肖艳 李远华 崔璨 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期119-127,共9页

以多时相Landsat8影像和SRTM DEM为数据源,对南瓮河流域进行了面向对象湿地分类。为削弱高维特征集对分类精度的影响,提出一种多目标遗传随机森林组合式特征选择算法(MOGARF)进行特征集优化。利用Relief F算法对完整特征集进行特征初选... 以多时相Landsat8影像和SRTM DEM为数据源,对南瓮河流域进行了面向对象湿地分类。为削弱高维特征集对分类精度的影响,提出一种多目标遗传随机森林组合式特征选择算法(MOGARF)进行特征集优化。利用Relief F算法对完整特征集进行特征初选,再以基于随机森林的封装式多目标遗传算法进一步提取优化特征集。将所得特征集结合随机森林分类法提取湿地信息。并将结果分别与基于完整特征集和仅采用Relief F算法及Boruta算法提取的优化特征集的3种随机森林分类结果对比。试验结果表明,采用MOGARF算法特征选择后,特征维度降低至原来的10%,且分类精度最高,总体精度为92.61%,比其他分类方案提高0.35%~1.94%,Kappa系数为0.907 5,袋外误差为7.77%,比其他分类方案降低0.91%~1.48%。利用MOGARF特征选择的随机森林分类法是湿地分类的有效方法。 展开更多

关键词 湿地分类 多光谱遥感影像 面向对象 多目标遗传随机森林算法 特征选择

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基于RF-NSGA-Ⅱ的盾构施工地表沉降安全控制多目标优化 被引量：12

4

作者 吴贤国 冯宗宝 +3 位作者 刘俊 王雷 陈虹宇 李昕懿 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期45-51,共7页

为有效调整盾构施工参数,指导盾构安全高效施工,建立随机森林(RF)与非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)相结合的多目标优化模型,以主要盾构参数为研究对象,以地表沉降和刀盘磨损为控制目标,优化控制分析施工参数;选取控制地表沉降的9个盾构参... 为有效调整盾构施工参数,指导盾构安全高效施工,建立随机森林(RF)与非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)相结合的多目标优化模型,以主要盾构参数为研究对象,以地表沉降和刀盘磨损为控制目标,优化控制分析施工参数;选取控制地表沉降的9个盾构参数作为RF预测模型的输入指标,得到盾构施工参数与地表沉降的非线性关系,作为NSGA-Ⅱ适应度函数,选择刀盘磨损作为第2个优化目标,设定施工参数约束范围进行多目标优化;以岩溶地区某地轨道交通项目为例进行验证。结果表明:采用RF算法模拟训练工程实测数据,得到的地表沉降预测模型的精度较高;基于RF-NSGA-Ⅱ模型智能算法对地表沉降和刀盘磨损的优化效果显著,该模型能够得出相应岩溶地区盾构施工参数控制范围。 展开更多

关键词 随机森林(RF) 非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ) 盾构施工参数 地表沉降 刀盘磨损 多目标优化

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基于随机森林的虚拟机性能预测与配置优化 被引量：3

5

作者 张彬彬 王娟 +2 位作者 岳昆 武浩 郝佳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第9期85-92,共8页

在目前的IaaS云计算服务中,用户可租用不同资源配置的虚拟机,然而用户很难根据资源配置准确估计虚拟机的性能,从而较难根据待部署的应用的性能需求选择恰当配置的虚拟机,这种使用方式使得云主机的资源未得到最充分的利用。因此,文中提... 在目前的IaaS云计算服务中,用户可租用不同资源配置的虚拟机,然而用户很难根据资源配置准确估计虚拟机的性能,从而较难根据待部署的应用的性能需求选择恰当配置的虚拟机,这种使用方式使得云主机的资源未得到最充分的利用。因此,文中提出基于随机森林回归模型预测特定配置的虚拟机性能,并在此基础上,根据性能需求,利用遗传算法求解较优的符合性能需求的虚拟机配置,用随机森林性能模型获取种群中各个体的性能预测值以选出最接近性能需求的个体进行交叉操作。实验结果表明,随机森林回归模型能准确预测特定配置的虚拟机的性能,利用遗传算法搜索得出的虚拟机配置的实测性能与性能需求非常接近,并且该算法可以在较短时间内达到收敛。 展开更多

关键词 云计算 虚拟机 性能预测 配置优化 随机森林 遗传算法

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车流波动条件下铁路枢纽编组站作业分工的优化 被引量：1

6

作者 牛惠民 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期3-8,共6页

车流量的波动变化是铁路运输工作中不可回避的现象,该现象必然会影响根据平均车流量得到的运输组织方案的真实性和有效性。本文以铁路枢纽编组站作业分工为背景,研究车流波动条件下运输组织优化问题的随机化构模方法,利用置信水平的概... 车流量的波动变化是铁路运输工作中不可回避的现象,该现象必然会影响根据平均车流量得到的运输组织方案的真实性和有效性。本文以铁路枢纽编组站作业分工为背景,研究车流波动条件下运输组织优化问题的随机化构模方法,利用置信水平的概念将所建模型转化成一个概率意义上的最优化模型,提出了基于约束条件随机检验的复合遗传算法。仿真计算表明,提出的模型和算法能够有效地解决车流波动条件下铁路运输组织的优化问题。 展开更多

关键词 车流波动 随机优化 遗传算法 随机检验 编组站分工 铁路枢纽

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基于GAPSO-RFR的矿井底板突水预测模型与应用 被引量：5

7

作者 师煜 朱希安 +1 位作者 王占刚 刘德民 《中国矿业》 北大核心 2020年第8期152-157,共6页

为了更精准地预测矿井突水灾害,对突水预测和救援提供帮助,减少水灾造成的损失,提出基于GAPSO-RFR的矿井突水预测模型。利用遗传-粒子群算法对随机森林回归模型(RFR)进行优化,选取34例样本对GAPSO-RFR模型进行迭代和训练。测试结果表明,... 为了更精准地预测矿井突水灾害,对突水预测和救援提供帮助,减少水灾造成的损失,提出基于GAPSO-RFR的矿井突水预测模型。利用遗传-粒子群算法对随机森林回归模型(RFR)进行优化,选取34例样本对GAPSO-RFR模型进行迭代和训练。测试结果表明,GAPSO-RFR模型提高了预测精度,减少了泛化误差。同时利用模型对王家岭矿区部分盘区的10号煤层与2号煤层的突水风险进行预测分析,得出了突水风险较高的区域分布情况。 展开更多

关键词 矿井水灾 突水预测 粒子群优化 遗传算法 随机森林

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基于遗传算法优化随机森林模型的机械钻速分类预测方法 被引量：7

8

作者 张海军 张高峰 +4 位作者 王国娜 王立辉 刘洋 任阳峰 郑双进 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第35期15572-15578,共7页

为准确预测东部某油田机械钻速,在针对该油田某井机械钻速影响因素分析的基础上,根据现场经验对不同直径钻头聚晶金刚石复合片(polycrystalline diamond compact,PDC)的机械钻速进行分级,运用随机森林算法、K近邻算法、支持向量机算法... 为准确预测东部某油田机械钻速,在针对该油田某井机械钻速影响因素分析的基础上,根据现场经验对不同直径钻头聚晶金刚石复合片(polycrystalline diamond compact,PDC)的机械钻速进行分级,运用随机森林算法、K近邻算法、支持向量机算法建立机械钻速分类预测模型,并运用遗传算法优化模型参数,得到了满足施工设计及现场作业需要的机械钻速分类预测方法。结果表明,运用遗传算法优化后的随机森林模型预测机械钻速分类准确率为82.1%,明显高于K近邻算法和支持向量机算法,该方法可指导该区块钻井施工参数优化,以提高钻井施工效益。 展开更多

关键词 机械钻速分类预测 随机森林算法 K近邻算法 支持向量机算法 遗传算法

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基于特征优选随机森林算法的农耕区土地利用分类 被引量：73

9

作者 王李娟 孔钰如 +3 位作者 杨小冬 徐艺 梁亮 王树果 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期244-250,共7页

为了提高农耕区土地利用分类精度,该文采用较高空间分辨率和丰富光谱信息的Sentinel-2数据生成光谱特征、无红边波段的植被指数、红边指数和纹理特征4种基本特征变量,并对以上特征变量优选后进行特征重要性排序,进而构建7种特征组合方案... 为了提高农耕区土地利用分类精度,该文采用较高空间分辨率和丰富光谱信息的Sentinel-2数据生成光谱特征、无红边波段的植被指数、红边指数和纹理特征4种基本特征变量,并对以上特征变量优选后进行特征重要性排序,进而构建7种特征组合方案,基于随机森林算法和支持向量机对农耕区土地利用信息进行提取并对比验证分类精度。研究结果表明:通过特征优选的随机森林算法进行土地利用信息提取效果最佳,总体精度达到88.24%,Kappa系数为0.84,精度优于相同特征变量下的支持向量机分类方法。该方法能够有效提高农耕区土地利用分类精度,可为土地资源监测、管理提供技术支持和理论参考。 展开更多

关键词 随机森林算法 土地利用分类 农耕区 特征优选 Sentinel-2 红边指数

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基于组合相关度的随机森林DDoS攻击检测方法 被引量：5

10

作者 李梦洋 唐湘滟 +1 位作者 程杰仁 刘译夫 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2019年第2期23-28,39,共7页

提出了一种基于组合相关度的随机森林(random forest,RF) DDoS攻击检测方法.根据攻击流的非对称性和半交互性定义网络流组合相关度(combination correlation degree,CCD),该相关度以地址相关统计(address correla-tion statistics,ACS)... 提出了一种基于组合相关度的随机森林(random forest,RF) DDoS攻击检测方法.根据攻击流的非对称性和半交互性定义网络流组合相关度(combination correlation degree,CCD),该相关度以地址相关统计(address correla-tion statistics,ACS)特征以及单向流半交互度(unidirectional flow semi interaction,UFSI)二元组来描述网络流的特点.然后提出基于CCD特征序列的遗传算法对RF中决策树的最大数量和最大深度两个关键参数进行优化,对参数优化的RF模型进行训练以生成分类模型来检测攻击.实验结果表明,与同类方法相比,该方法具有较高的准确率、较低的误报率和漏报率及较好的鲁棒性,适用于大数据下检测DDoS攻击. 展开更多

关键词 DDOS攻击检测 网络流特征提取 遗传算法优化 随机森林

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基于随机森林-投影寻踪法的生物滞留系统多目标评价方法 被引量：5

11

作者 程麒铭 陈垚 +2 位作者 刘臻 唐颖辉 袁绍春 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2022年第4期85-90,96,共7页

生物滞留系统性能受植物和介质土的影响显著,且各性能指标具有多样性和不相容性,而传统评价方法具有较强的主观性易导致评价结果出错。采用随机森林模型对原始数据进行特征筛选以降低数据维度,构建投影寻踪模型对不同植物和土壤的水力... 生物滞留系统性能受植物和介质土的影响显著,且各性能指标具有多样性和不相容性,而传统评价方法具有较强的主观性易导致评价结果出错。采用随机森林模型对原始数据进行特征筛选以降低数据维度,构建投影寻踪模型对不同植物和土壤的水力渗透性能和污染物去除性能进行多目标评价,并利用高鲁棒性的遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)进行模型求解。植物评价结果表明,风车草为生物滞留系统的最佳植物,且评价结果与层次分析模型和BP神经网络模型方法相似;介质土评价结果表明,RST2(9.8%壤砂土+88.2%细砂+2%蛭石)为生物滞留系统的最佳介质土配置方案,且评价结果与传统投影寻踪法相似。研究结果证实了随机森林-投影寻踪(RF-PP)模型适用于生物滞留系统多目标评价。 展开更多

关键词 生物滞留系统 投影寻踪法 随机森林 多目标评价 遗传算法 粒子群算法

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基于鲸群优化随机森林算法的非平衡数据分类 被引量：16

12

作者 叶丽珠 郑冬花 +1 位作者 刘月红 牛少华 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2022年第6期99-105,共7页

为了提高非平衡数据分类的准确性,采用随机森林算法用于数据分类,并结合鲸鱼优化算法对随机森林弱分类器权重进行优化求解,以增强随机森林算法对非平衡数据分类的适应性。首先,建立基于随机森林的非平衡数据分类模型。通过随机森林的多... 为了提高非平衡数据分类的准确性,采用随机森林算法用于数据分类,并结合鲸鱼优化算法对随机森林弱分类器权重进行优化求解,以增强随机森林算法对非平衡数据分类的适应性。首先,建立基于随机森林的非平衡数据分类模型。通过随机森林的多个决策树弱分类器进行分类,有效解决样本不均衡导致的分类困难问题。接着,采用鲸群优化算法对弱分类器权重进行优化求解,将分类准确率均值作为鲸群优化适应度函数,以提高弱分类器权重投票对最终分类结果的精度。最后,采用经过鲸群优化得到的随机森林模型进行非平衡数据分类。实验证明,通过合理设置鲸群优化算法参数,可以获得分类准确度更高的随机森林弱分类器权重,相较于常用非平衡数据分类算法,文中算法能够获得更优的分类性能。 展开更多

关键词 非平衡数据分类 随机森林 鲸群优化算法 弱分类器 决策树

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一种混合粒子群优化遗传算法的高分影像特征优化方法 被引量：3

13

作者 唐晓娜 张和生 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2019年第6期113-118,共6页

针对高分遥感影像分类过程中面临的特征维数高、数据冗杂度严重问题,从机器学习的角度提出了混合粒子群优化遗传算法的特征优化方法。此方法发挥2种机器学习算法优势,以Relief F算法进行初步特征筛选,再利用新二进制粒子群优化遗传算法... 针对高分遥感影像分类过程中面临的特征维数高、数据冗杂度严重问题,从机器学习的角度提出了混合粒子群优化遗传算法的特征优化方法。此方法发挥2种机器学习算法优势,以Relief F算法进行初步特征筛选,再利用新二进制粒子群优化遗传算法确定优化特征集用于随机森林分类器进行城市用地信息的提取。通过与全特征、Relief F算法、GABPSO算法3种特征提取方法进行比较,验证此方法的优越性。结果表明,基于Relief F和GANBPSO算法的混合特征选择方法能够在提取较少特征变量的情况下获得较高的精度,总精度和Kappa系数分别为91.17%和0.874,与传统方法相比具有更好的分类效果。 展开更多

关键词 高分遥感影像 随机森林 RELIEF F算法 粒子群优化遗传算法 特征选择

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一种基于SSA-BRF的网络入侵检测方法 被引量：13

14

作者 魏明军 张鑫楠 +1 位作者 刘亚志 周太宇 《河北大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第5期552-560,共9页

针对随机森林(random forest,RF)超参数的选择会对RF的分类结果产生较大影响的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的RF超参数寻优方法,利用该方法帮助RF寻找一组优秀的超参数.并针对RF较难准确识别出少数类... 针对随机森林(random forest,RF)超参数的选择会对RF的分类结果产生较大影响的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的RF超参数寻优方法,利用该方法帮助RF寻找一组优秀的超参数.并针对RF较难准确识别出少数类数据的问题,利用平衡随机森林(balanced random forest,BRF)来提高模型对少数类的召回率.综合SSA和BRF构建SSA-BRF模型,并在CIC-IDS-2017数据集对模型的分类效果进行验证.实验结果表明,SSA-BRF相较于RF在准确率、宏召回率和宏F 1分数上分别提升了9.57%、26.62%和0.17,该模型在一定程度上可以提高网络入侵检测系统的性能. 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 超参数寻优 平衡随机森林 不平衡数据分类 CIC-IDS-2017

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高铁列车停靠站客票收入率分类及收入预测研究

15

作者 张永 朱建生 +2 位作者 吕晓艳 贾新茹 王炜炜 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期23-28,共6页

对各站客票收入率进行分类并预测各路局收入,对于运输部门制定收入计划、高铁列车开行计划等都具有一定指导意义。本文基于中国铁路总公司下发的客运运行图中直通高铁列车分站信息,首先提出一种Kmeans-CACC方法对客票收入率进行离散化处... 对各站客票收入率进行分类并预测各路局收入,对于运输部门制定收入计划、高铁列车开行计划等都具有一定指导意义。本文基于中国铁路总公司下发的客运运行图中直通高铁列车分站信息,首先提出一种Kmeans-CACC方法对客票收入率进行离散化处理,克服了无监督离散化的缺点,利用CACC算法对影响因素数据进行离散化处理;然后,设计一个基于误差区间交集和样本密度的最优收入率选取方法,找出各个分类中满足误差范围的收入率;最后,利用随机森林算法对客票收入率进行分类,并预测各路局收入。实验结果表明,本文提出的离散化算法及分类算法能够对收入率进行精确度较高的分类,提出的收入率选取算法能较好地预测收入。 展开更多

关键词 收入率分类 最优收入率选取 K-means-CACC 随机森林算法

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采用RFR-GA算法的薄壁注塑件质量多目标优化 被引量：7

16

作者 曹艳丽 范希营 +2 位作者 郭永环 刘欣 李春晓 《塑料工业》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期65-70,101,共7页

汽车内饰件可由注塑加工获得,但成型过程中塑件产生的翘曲、体积收缩较大,针对该问题,以某汽车薄壁注塑件为例,研究了其注塑工艺参数的优化方法。通过以注塑过程中的最小翘曲和最小体积收缩率为目标函数,以注塑温度、模具温度、注射压... 汽车内饰件可由注塑加工获得,但成型过程中塑件产生的翘曲、体积收缩较大,针对该问题,以某汽车薄壁注塑件为例,研究了其注塑工艺参数的优化方法。通过以注塑过程中的最小翘曲和最小体积收缩率为目标函数,以注塑温度、模具温度、注射压力、保压压力、保压时间以及冷却时间等参数作为设计变量,构建了多目标全局优化模型。利用Moldflow软件结合正交试验获得的试验结果训练随机森林回归模型,采用遗传算法对多目标模型进行全局寻优,获得最佳成型工艺参数,即对其成型缺陷进行了优化。结果表明,所提出的优化方法能够得到全局最优解,并同时优化了该汽车薄壁注塑件的翘曲和体积收缩率。将得到的最佳成型工艺参数进行Moldflow试验,可知翘曲和体积收缩率分别优化了74.6%和42.7%。将获得的最佳注塑成型工艺参数进行生产验证,结果表明生产出的薄壁汽车件成型质量较好,满足生产要求。 展开更多

关键词 多目标优化 随机森林 遗传算法 翘曲 体积收缩

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改进骆驼算法辅助随机森林模型预测TBM油温 被引量：1

17

作者 任建吉 赵润秋 +2 位作者 王镇希 刘雨明 原永亮 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期862-870,共9页

为获取对盾构机(Tunnel Boring Machine,TBM)油温的分类预测性能,基于自然天气现象,提出一种骆驼行走阻力与行走耐力策略改进骆驼算法优化随机森林的预测模型。首先,采用提出的策略对传统骆驼算法进行改进,结果表明,改进后的骆驼算法具... 为获取对盾构机(Tunnel Boring Machine,TBM)油温的分类预测性能,基于自然天气现象,提出一种骆驼行走阻力与行走耐力策略改进骆驼算法优化随机森林的预测模型。首先,采用提出的策略对传统骆驼算法进行改进,结果表明,改进后的骆驼算法具有良好的收敛速度和收敛精度;其次,利用改进骆驼算法对随机森林建立的盾构机油温预测模型进行参数优化,获得最优模型;最后,在此基础上,对测试数据集进行分类预测研究分析。实验结果表明,提出的模型预测准确率达到97.71%,相比于传统随机森林模型在准确率上提升了6.38%,可以达到避免油温过高引起盾构机故障的目的,为未来的整机材料-结构-控制多学科协同优化设计和性能预测提供基础。 展开更多

关键词 改进骆驼算法 随机森林分类 参数优化 TBM 油温预测

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基于偏好多目标优化特征选择的骨质疏松预测 被引量：1

18

作者 范贤光 尹艺玲 +1 位作者 许英杰 王昕 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期611-620,共10页

为快速筛查糖尿病患者群体中患有骨质疏松的高风险个体,基于决策者偏好多目标优化算法建立糖尿病患者的骨质疏松预诊断模型.以糖尿病患者的临床数据为驱动,随机森林作为基础分类器,非支配排序遗传算法-Ⅱ作为优化搜索引擎进行特征选择,... 为快速筛查糖尿病患者群体中患有骨质疏松的高风险个体,基于决策者偏好多目标优化算法建立糖尿病患者的骨质疏松预诊断模型.以糖尿病患者的临床数据为驱动,随机森林作为基础分类器,非支配排序遗传算法-Ⅱ作为优化搜索引擎进行特征选择,搜寻帕累托最优特征方案解集.基于决策者偏好需求开发替换分数计算器,以决定帕累托最优解集中的首选特征方案.与具有34个变量的全模型相比,最佳模型的准确率提高了5.13%,优于对比模型,同时使用的特征数减少了91.18%.对最佳模型进行的特征重要性排序分析,增强了模型的可解释性,并为骨质疏松临床诊断提供参考.基于提出方法可建立低成本、紧凑有效的骨质疏松预诊断工具,为糖尿病患者的骨骼健康管理提供支持. 展开更多

关键词 骨质疏松 决策者偏好 多目标优化 预诊断 随机森林 非支配排序遗传算法-Ⅱ

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基于Planet Scope卫星及无人机多光谱影像的宝鸡峡灌区种植结构信息提取

19

作者 罗珍 杨妮 +4 位作者 尚晓晖 余心城 朱婧怡 杨光 胡笑涛 《作物学报》 2025年第12期3317-3330,共14页

获取高分辨率的农作物种植结构图对保障粮食安全和优化农业政策具有重要意义。但在实际应用中,利用多源遥感数据提取作物种植结构时,面临光谱分辨率差异导致的星机协同性难题,以及卫星影像中混合像元对面积信息提取的干扰。本研究探索... 获取高分辨率的农作物种植结构图对保障粮食安全和优化农业政策具有重要意义。但在实际应用中,利用多源遥感数据提取作物种植结构时,面临光谱分辨率差异导致的星机协同性难题,以及卫星影像中混合像元对面积信息提取的干扰。本研究探索了基于无人机多光谱数据和Planet Scope卫星遥感数据提取作物种植结构的方法,以宝鸡峡灌区的小麦、玉米、葡萄和猕猴桃为研究对象,开展空间分布与面积信息提取研究。本研究首先通过计算卫星与无人机像元的波段反射率比值,校正卫星光谱波段,从而精细化作物分布的提取阈值;其次通过机器学习算法对无人机影像进行分类,获取卫星混合像元中的作物纯净面积比例;最后基于遗传算法优化的随机森林模型,构建混合像元中植被指数与面积权重的量化关系。结果表明,多源遥感方法获取的作物分布图(6 m分辨率)中,重合像元数量较仅使用卫星影像下降35.75%,这一结果说明多源遥感数据可有效缓解“异物同谱”问题。其中,小麦和玉米的面积信息提取效果最优,相较于单时相卫星影像,典型区域中小麦和玉米的面积相对误差率分别降低19.17%和38.49%;整体来看,小麦、玉米、葡萄、猕猴桃的面积相对误差率分别为-4.83%、0.51%、6.55%、8.79%。本研究提出的从无人机到卫星跨尺度协同观测方法,为灌区主要作物种植管理措施制定提供了技术与数据保障,为作物空间分布与面积信息提取从田块尺度向灌区尺度扩展提供新思路,有助于促进灌区的精准农业技术发展。 展开更多

关键词 Planet Scope卫星 无人机 多光谱数据 种植结构 监督分类 遗传算法优化随机森林

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