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基于蚁群优化的特征选择新方法 被引量:23
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作者 叶志伟 郑肇葆 +1 位作者 万幼川 虞欣 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期1127-1130,共4页
利用蚁群优化算法解决特征选择问题,以获得能代表问题空间的较优特征子集,并能降低分类系统的搜索空间。以航空纹理影像的特征选择和分类问题为例,利用主分量变换和蚁群优化算法分别对原始纹理影像特征集合进行特征提取、选择和分类。... 利用蚁群优化算法解决特征选择问题,以获得能代表问题空间的较优特征子集,并能降低分类系统的搜索空间。以航空纹理影像的特征选择和分类问题为例,利用主分量变换和蚁群优化算法分别对原始纹理影像特征集合进行特征提取、选择和分类。结果表明,本文方法不仅能够降低图像特征空间维数,减少图像分类的工作量,而且还可以提高分类识别的正确率。 展开更多
关键词 蚁群优化算法 特征选择 纹理分类 最优特征子集
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基于人工蜂群算法和XGBoost的网络入侵检测方法研究 被引量:13
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作者 徐伟 冷静 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第3期314-318,333,共6页
为了降低网络入侵检测系统的虚警率,提出一种混合式网络入侵检测方法,将人工蜂群(ABC)算法用于特征提取,XGBoost算法用于特征分类和评价。选择和定义不同的场景和攻击类型,并设计混合式网络拓扑;对预处理后的数据,采用ABC算法进行特征提... 为了降低网络入侵检测系统的虚警率,提出一种混合式网络入侵检测方法,将人工蜂群(ABC)算法用于特征提取,XGBoost算法用于特征分类和评价。选择和定义不同的场景和攻击类型,并设计混合式网络拓扑;对预处理后的数据,采用ABC算法进行特征提取,利用XGBoost算法将需要评价的特征进行分类;得到特征的最优子集,利用这些特征完成网络异常检测。在多个公开数据集上的实验结果表明,该混合方法在准确度和检测率方面优于其他方法,且其时间复杂度和空间复杂度较低,表现出较高的检测效率。 展开更多
关键词 网络入侵检测 人工蜂群 XGBoost 特征提取 分类 最优子集
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基于SAR极化分解与Landsat数据的森林生物量遥感估测 被引量:10
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作者 李明泽 于欣彤 +1 位作者 高元科 范文义 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期1-10,共10页
【目的】森林生物量是评价森林生态系统结构、功能和生产力的重要指标之一,区域尺度上的森林生物量的准确估测对了解森林现状和科学经营森林具有重要指导意义。本文旨在利用SAR影像结合Landsat5 TM影像对区域尺度上的森林生物量进行定... 【目的】森林生物量是评价森林生态系统结构、功能和生产力的重要指标之一,区域尺度上的森林生物量的准确估测对了解森林现状和科学经营森林具有重要指导意义。本文旨在利用SAR影像结合Landsat5 TM影像对区域尺度上的森林生物量进行定量估测。【方法】首先利用极化分解的方法对极化合成孔径雷达(SAR)数据进行处理获得45个极化分解参数,然后将45个极化分解参数与6个Landsat5 TM波段参数共51个参数作为自变量,森林生物量W作为因变量构建统计回归模型,最后利用最优模型反演研究区的森林生物量。【结果】使用两种方法进行模型构建:(1)逐步回归法,利用逐步回归进行变量筛选,选出2个参数构建模型,模型R2为0.534,拟合精度为67.51%,RMSE为43.21 t/hm^2;(2)最优子集法,用Bootstrap法进行变量筛选,共筛选出9个参数,然后用这9个参数进行最优子集回归,获得511个选模型,然后选择出最优子集模型,并用交叉验证法对模型进行验证,最终选出的最优子集模型包含的参数为TM_band4、Neumann_delta_mod、Neumann_psi、TSVM_psi、TSVM_tau_m3,模型R2为0.768 2,拟合精度为88.32%,拟合RMSE为14.98 t/hm^2,验证精度为86.21%,验证RMSE为19.14 t/hm^2,CP指数为5.249 5,赤池信息量AIC为256.504 5。本文最终使用最优子集法获得的模型进行反演,获得研究区的森林生物量分布图。【结论】结果表明:全极化C波段SAR数据结合Landsat5 TM光学数据构建遥感信息模型可以准确反演森林生物量。 展开更多
关键词 森林生物量 SAR 极化分解 BOOTSTRAP 最优子集
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家蚕微粒子病流行发生与气象因子的关系分析研究 被引量:7
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作者 刘吉平 张国权 徐兴耀 《农业系统科学与综合研究》 CSCD 北大核心 2002年第3期164-168,共5页
通过收集整理广东省家蚕原种微粒子病流行发生的原始数据 ,利用最优子集回归分析法分析了原种微粒子病发病率与当地气象因子的关系 ,结果全年原种微粒子病发病率与年平均气温及其距平有极显著的正相关关系。各批次原种微粒子病发病率与... 通过收集整理广东省家蚕原种微粒子病流行发生的原始数据 ,利用最优子集回归分析法分析了原种微粒子病发病率与当地气象因子的关系 ,结果全年原种微粒子病发病率与年平均气温及其距平有极显著的正相关关系。各批次原种微粒子病发病率与相关月份的平均气温相关显著 ;原种微粒子病年发病率与 4、 11月两月的降雨量相关关系较显著 ;原种微粒子病发病率与5、 6、 7月两月的日照时数的相关关系显著 ,与 6月份的日照时数呈正相关 ,而与 5、 7月两月的日照时数呈负相关。气象因子以温度和日照时数对家蚕微粒子病流行发生的影响最为显著 ,气温是影响原种微粒子病流行发生的重要原因之一。表 2 ,参 8。 展开更多
关键词 家蚕 微粒子病 气象因子 最优子集 回归分析 流行病学
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夏季西太平洋副热带高压指数的统计预测模型 被引量:6
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作者 贾亚俊 胡轶佳 +1 位作者 钟中 朱益民 《高原气象》 CSCD 北大核心 2015年第5期1369-1378,共10页
利用国家气候中心提供的1959-2013年74项环流指数和美国NOAA气候预测中心提供的Nino 3区海温指数等气候指数,采用相关分析和最优子集的原理选择预测因子,建立统计预测模型,并对夏季西太平洋副热带高压(西太副高)各特征指数的年际增量进... 利用国家气候中心提供的1959-2013年74项环流指数和美国NOAA气候预测中心提供的Nino 3区海温指数等气候指数,采用相关分析和最优子集的原理选择预测因子,建立统计预测模型,并对夏季西太平洋副热带高压(西太副高)各特征指数的年际增量进行预测,进而预测实际特征指数。为检验该预测模型的预测效果,对2001-2013年西太副高指数进行了独立样本回报检验,结果表明:该预测模型能够较好地回报出2001-2013年夏季西太副高脊线、西伸脊点以及强度指数,回报指数与观测的距平相关系数分别为0.64,0.67和0.78,预测准确率分别达到84.63%,76.92%,69.23%。因此,该预测模型对汛期气候预测具有潜在的应用价值。 展开更多
关键词 西太平洋副热带高压指数 最优子集 年际增量 统计预测
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基于成对约束分的特征选择及稳定性评价 被引量:2
6
作者 赵帅 张雁 徐海峰 《计算机与数字工程》 2019年第6期1441-1445,共5页
特征选择是数据挖掘过程中非常重要的环节,针对特征选择过程中如何选取最优特征的问题,利用成对约束分算法,通过最优特征子集的选取和稳定性比较,对不同的数据集进行了实验。实验结果表明,在特征选择方面,成对约束分算法和其他方法相比... 特征选择是数据挖掘过程中非常重要的环节,针对特征选择过程中如何选取最优特征的问题,利用成对约束分算法,通过最优特征子集的选取和稳定性比较,对不同的数据集进行了实验。实验结果表明,在特征选择方面,成对约束分算法和其他方法相比还是有一定优势的,在稳定性方面,该方法应用于多个数据集均具有较好的效果。 展开更多
关键词 成对约束分 最优子集 特征选择 稳定性
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电动汽车城市道路行驶工况特征参数智能混合搜索算法研究 被引量:2
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作者 吴若园 罗文广 +2 位作者 覃永新 蓝红莉 庞娜 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2022年第8期36-44,共9页
为了更好地解决行驶工况特征参数选择的问题,提出了一种将粒子群算法与禁忌搜索算法相结合的智能混合搜索算法。在对实车采集的数据进行预处理的基础上划分运动学片段,并按照电动汽车城市道路行驶的四种工况对片段进行分类,作为智能混... 为了更好地解决行驶工况特征参数选择的问题,提出了一种将粒子群算法与禁忌搜索算法相结合的智能混合搜索算法。在对实车采集的数据进行预处理的基础上划分运动学片段,并按照电动汽车城市道路行驶的四种工况对片段进行分类,作为智能混合搜索算法中分类器的训练数据集和测试数据集。使用粒子群算法对行驶工况特征参数的分段参数部分的参数边界进行搜索和优化,由此计算行驶工况特征参数全集,使用禁忌搜索算法进行全集搜索,选择行驶工况特征参数最优子集。结果表明:提出的算法选择11个特征参数组成的最优子集使随机森林分类器的识别准确度达到87.74%的较高水准,且能在较短计算时间内选择特征参数最优子集。 展开更多
关键词 最优子集 智能混合搜索算法 行驶工况特征参数 粒子群算法 禁忌搜索算法 电动汽车 城市道路
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A FAST PROCEDURE OF VARIABLE SELECTION IN LINEAR REGRESSION MODEL
8
作者 安柏庆 《Systems Science and Mathematical Sciences》 SCIE EI CSCD 1989年第3期266-274,共9页
In many situations,we are interested in selection of important variables whichare adequate for prediction under a linear regression model.In this paper,a fast selectionprocedure is proposed and is proved to be strongl... In many situations,we are interested in selection of important variables whichare adequate for prediction under a linear regression model.In this paper,a fast selectionprocedure is proposed and is proved to be strongly consistent.Also,the convergence rate ofmisjudgement probability is given. 展开更多
关键词 LINEAR regression optimal subset a.s.l.n. consistence misjudgement CONVERGENCE RATE
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基于互信息特征选择的电子鼻传感器阵列优化算法 被引量:1
9
作者 陶洋 刘翔宇 梁志芳 《微电子学与计算机》 2021年第7期36-41,共6页
电子鼻传感器阵列目前面临传感器数量过多、数据维数过高等问题,导致电子鼻系统体积臃肿、模式识别算法精度差.基于互信息的特征选择算法筛选出电子鼻传感阵列中传感器的最优子集,可以在降低电子鼻系统体积的同时,获得更好的模式识别精... 电子鼻传感器阵列目前面临传感器数量过多、数据维数过高等问题,导致电子鼻系统体积臃肿、模式识别算法精度差.基于互信息的特征选择算法筛选出电子鼻传感阵列中传感器的最优子集,可以在降低电子鼻系统体积的同时,获得更好的模式识别精度.目前传统的互信息特征选择算法没有考虑到气体与传感器的特性,应用于电子鼻系统获取的特征子集识别精度较低.针对上述问题,提出一种基于电子鼻系统性能权重的互信息特征选择算法,该算法能够衡量特征的区分性、冗余性和敏感性并筛选出更适合电子鼻阵列系统的传感器子集.将提出的方法应用于流量调制传感器阵列数据集和伤口细菌电子鼻数据集中进行传感器筛选,获得的特征子集在相同的模式识别算法中达到了更高的精度. 展开更多
关键词 电子鼻 传感器 互信息 特征选择 性能权重 最优子集
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基于AHP-PSR模型的西南丘陵地区农用地集约利用动态评价 被引量:1
10
作者 贺光琴 李永树 《测绘与空间地理信息》 2019年第2期25-29,共5页
针对西南丘陵地区农用地利用效率低、耕地质量锐减、人地关系逐步恶化等问题构建了基于AHP-PSR模型的西南丘陵地区农用地集约利用评价系统。采用专家打分法进行指标筛选后,基于AHP-PSR模型进行农用地集约利用动态评价,对系统内部协调及... 针对西南丘陵地区农用地利用效率低、耕地质量锐减、人地关系逐步恶化等问题构建了基于AHP-PSR模型的西南丘陵地区农用地集约利用评价系统。采用专家打分法进行指标筛选后,基于AHP-PSR模型进行农用地集约利用动态评价,对系统内部协调及稳定性进行分析、评估,较深入地研究农用地集约利用驱动因子,并采用最优子集选取策略分析集约利用驱动力,以避免仅以简单相关性就加入或剔除驱动力因素导致回归系数不符合实际内涵的现象。实验表明:可利用系统调整指标间权重,动态展示人地关系协调可持续发展关系,其分析结果可供有关部门决策参考。 展开更多
关键词 农用地集约利用 动态评价 AHP-PSR模型 最优子集 逐步回归
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一种模型选择的方法及相合性
11
作者 孙道德 《阜阳师范学院学报(自然科学版)》 1995年第3期1-6,共6页
考虑线性回归模型yi=xiβ+ei,i=1,2…。这里{xi}是已知的P维向量序列,β=(β1、β2…βp)是未知的P维向,称为回归系数。{ei}是随机误差序列。现丰我们提供一种方法剔除一些对因变量y影响总和可以忽略... 考虑线性回归模型yi=xiβ+ei,i=1,2…。这里{xi}是已知的P维向量序列,β=(β1、β2…βp)是未知的P维向,称为回归系数。{ei}是随机误差序列。现丰我们提供一种方法剔除一些对因变量y影响总和可以忽略的变量,以使建立的模型更加稳定,并在不假定随机误差是独立同分布以较宽松的条件下,给出了这种选择模型方法的强相合笥的证明,假定随机误差是独立同分布以较宽松的条件下。 展开更多
关键词 线性回归 最优子集 模型选择 强相合性 回归模型
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基于特征选择的混合属性数据聚类挖掘仿真 被引量:1
12
作者 程海军 廖志雄 王士斌 《计算机仿真》 北大核心 2020年第7期399-403,共5页
传统算法对混合属性数据做聚类处理时,会出现大量不重要特征,从而影响数据聚类质量,使挖掘结果准确率和聚类纯度下降,造成聚类效果较差。因此提出基于特征选择的混合属性数据聚类挖掘算法,对在线聚类和离线聚类进行分析,采用数值型和分... 传统算法对混合属性数据做聚类处理时,会出现大量不重要特征,从而影响数据聚类质量,使挖掘结果准确率和聚类纯度下降,造成聚类效果较差。因此提出基于特征选择的混合属性数据聚类挖掘算法,对在线聚类和离线聚类进行分析,采用数值型和分类型两种数据度量方法构建混合属性数据聚类挖掘模型,在此基础上,对数据进行预处理,通过数据紧致性和离散性加强聚类的质量,根据特征选择数据聚类算法更新聚类中心,移除冗余特征,且迅速找到最优子集,实现混合属性数据聚类挖掘。实验结果表明,上述算法能够提高混合属性数据聚类挖掘的准确率和聚类纯度,具有较好的聚类效果,可以广泛应用在现实生活中。 展开更多
关键词 特征选择 混合属性 数据聚类 冗余特征 最优子集
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随机回归模型选择的简单方法及其相合性
13
作者 孙道德 《应用数学》 CSCD 北大核心 2006年第1期21-24,共4页
随机回归模型的选择是回归分析理论中的重要问题之一.本文对随机回归模型提供一种选择准则,它的计算简单,在一定的条件下,该准则具有强相合性.
关键词 随机回归模型 变量选择 最优子集 强相合性
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基于最优鉴别特征的电力设备铭牌图像边缘纹理数据识别
14
作者 张陵 常喜强 +3 位作者 高宝琪 王学民 王志远 赵建平 《自动化与仪器仪表》 2019年第11期60-63,共4页
为解决电力纹理图像精准识别率低下的问题,提出基于最优鉴别特征的电力模糊图像边缘纹理智能识别方法。在电力模糊图像的最优特征鉴别子集中,通过计算提取复杂度的方式,统计图像纹理的邻类参量,完成基于最优鉴别特征的电力模糊图像边缘... 为解决电力纹理图像精准识别率低下的问题,提出基于最优鉴别特征的电力模糊图像边缘纹理智能识别方法。在电力模糊图像的最优特征鉴别子集中,通过计算提取复杂度的方式,统计图像纹理的邻类参量,完成基于最优鉴别特征的电力模糊图像边缘纹理参量提取。在此基础上,利用边缘神经网络中电力图像节点的分布情况,计算智能平滑参数,并根据现有模糊图像的具体数量,对识别流程进行完善创新,实现新型智能识别方法的搭建。与现有识别手段相比,应用基于最优鉴别特征的电力模糊图像边缘纹理智能识别方法后,横波、纵波电力纹理图像识别准确率的最大值均超过90%,精准识别率低下的问题得到有效解决。 展开更多
关键词 鉴别特征 电力图像 智能识别 最优子集 邻类参量 神经网络 平滑参数
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固定设计与随机设计下模型选择的简单方法及其相合性研究
15
作者 孙道德 《数学杂志》 CSCD 北大核心 2007年第2期227-232,共6页
本文研究了固定设计和随机设计下线性回归模型的选择问题,建立了两种模型通用的选择准则,该准则计算简单,并且在一定的条件下具有强相合性.
关键词 随机回归模型 模型选择 最优子集 强相合性
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最优子集回归方法在季节气候预测中的应用 被引量:28
16
作者 柯宗建 张培群 +1 位作者 董文杰 王瑾 《大气科学》 CSCD 北大核心 2009年第5期994-1002,共9页
利用DEMETER计划多个模式的模拟资料研究1959~2001年多模式集合预报的季节降水在中国区域的表现,并结合最优子集回归(OSR)方法对中国区域的季节降水进行降尺度预报,比较其与多模式集合预报的技巧。研究表明:多个单模式在中国区域对... 利用DEMETER计划多个模式的模拟资料研究1959~2001年多模式集合预报的季节降水在中国区域的表现,并结合最优子集回归(OSR)方法对中国区域的季节降水进行降尺度预报,比较其与多模式集合预报的技巧。研究表明:多个单模式在中国区域对季节降水的模拟性能普遍较差,多元线性回归(MLR)集合的预报技巧不如集合平均(EM)。利用OSR方法进行降尺度预报可以极大改善中国区域季节降水的预报技巧。夏季,降水距平相关系数(ACC)在长江以南、西藏以及内蒙古中部等地区提高很显著,ACC在中国区域的平均达到0.29,明显高于多模式集合平均与多元线性回归集合。冬季,OSR方法可以改善多模式集合在中国北方地区较低的预报技巧。概率Brier技巧评分(BSS)也表明了OSR方法对季节降水预报的改善。需要说明的是,虽然OSR方法在中国区域能明显提高季节降水的预报技巧,但是其选取的预报因子与中国区域季节降水的物理机制问题仍有待于进一步的研究。 展开更多
关键词 最优子集回归 降尺度 多模式集合 季节预测
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均生函数—最优子集回归在高温极值预测中的应用 被引量:25
17
作者 张德宽 杨贤为 邹旭恺 《气象》 CSCD 北大核心 2003年第4期44-47,共4页
根据南京等城市 1961年以来历年气温极值资料序列 ,采用均生函数—最优子集回归法设计的短期气候预测模型不但能较好地拟合历史实况 ,而且对未来 1~
关键词 南京市 气温资料 均生函数-最优子集回归法 短期气候预测模型
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结合Sentinel-2光谱与纹理信息的冬小麦作物茬覆盖度估算 被引量:23
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作者 蔡文婷 赵书河 +1 位作者 王亚梅 彭凡晨 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1108-1119,共12页
作物茬覆盖度的估算对于探究农业耕作方式对周围环境的影响具有十分重要的意义。目前,基于多光谱影像的作物茬指数是作物茬覆盖度估算的常用方法。然而,在作物茬高覆盖区域,指数法容易出现“饱和”现象。已有研究结果表明结合影像的光... 作物茬覆盖度的估算对于探究农业耕作方式对周围环境的影响具有十分重要的意义。目前,基于多光谱影像的作物茬指数是作物茬覆盖度估算的常用方法。然而,在作物茬高覆盖区域,指数法容易出现“饱和”现象。已有研究结果表明结合影像的光谱与纹理信息有助于改善指数法的“饱和”问题。Sentinel-2作为一颗多光谱卫星,空间分辨率可达10 m,与Landsat OLI相比,具有更丰富的纹理信息。因此,探究Sentinel-2光谱与纹理信息相结合在作物茬覆盖度估算上的潜力具有重要意义。本文以山东省禹城市为研究区,分析了Sentinel-2各波段反射率、归一化差值指数以及不同窗口大小下灰度共生矩阵统计量等遥感因子与野外实测作物茬覆盖度的相关性,并利用最优子集法对遥感因子进行筛选,构建作物茬覆盖度的最优估算模型。同时,使用留一法交叉验证对模型进行评价。结果表明在单因子分析中,归一化差异耕作指数NDTI(Normalized Difference Residue Index)与作物茬覆盖度的相关性最好,相关系数达0.735。使用NDTI、5×5窗口下Sentinel-28A波段的相关性统计量以及12波段的方差统计量构建的多元方程是作物茬覆盖度估算的最优模型,相关系数为0.869,均方根误差为11%。与仅使用光谱信息的最优模型相比,相关系数提高了0.094,均方根误差下降了3.5%。可见,结合Sentinel-2的纹理信息有助于提高作物茬覆盖度的估算精度。 展开更多
关键词 Sentinel-2 作物茬覆盖度 作物茬指数 灰度共生矩阵 纹理窗口 最优子集回归 Landsat OLI
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最优子集的神经网络预报建模研究 被引量:15
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作者 陈宁 金龙 袁成松 《气象》 CSCD 北大核心 1999年第1期15-20,共6页
作者尝试用最优子集方法进行神经网络长期预报模型的建模方法研究。结果表明,在很多情况下,由于最优子集方法比逐步回归方法能选取更好的预报因子,因此所构造的神经网络预报模型具有更好的拟合和预报效果,这为神经网络在长期预报的... 作者尝试用最优子集方法进行神经网络长期预报模型的建模方法研究。结果表明,在很多情况下,由于最优子集方法比逐步回归方法能选取更好的预报因子,因此所构造的神经网络预报模型具有更好的拟合和预报效果,这为神经网络在长期预报的应用研究提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 最优子集 逐步回归 神经网络
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基于均生函数-最优子集回归预测模型的青藏高原气温和降水短期预测 被引量:17
20
作者 窦浩洋 邓航 +1 位作者 孙小明 赵昕奕 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期643-648,共6页
以青藏高原78个站点50年的逐年降水和温度数据为基础,使用SOFM人工神经网络模型对高原的降水和温度变化进行了分区,并采用均生函数-最优子集回归(MGF-OSR)预测模型对青藏高原的降水和温度进行了5年情景的预测。预测结果表明:总体而言,今... 以青藏高原78个站点50年的逐年降水和温度数据为基础,使用SOFM人工神经网络模型对高原的降水和温度变化进行了分区,并采用均生函数-最优子集回归(MGF-OSR)预测模型对青藏高原的降水和温度进行了5年情景的预测。预测结果表明:总体而言,今后5年青藏高原的降水年际波动较大,并没有显著的趋势;但青海东南和西藏东部部分地区有明显的减少。青藏高原的总体温度变化增加趋势显著,仅高原东南部明显降温。 展开更多
关键词 青藏高原 均生函数 最优子集回归 人工神经网络
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