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基于随机森林的高压电缆局部放电特征寻优 被引量:32
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作者 王干军 李锦舒 +3 位作者 吴毅江 彭小圣 李黎 刘泰蔚 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期1329-1335,共7页
高压电缆局部放电(简称局放)新特征的构建与优化选择是提升识别精度、优化识别效率、增强监测参数可视化效果的重要手段。提出了一种基于随机森林的局放特征优选新方法。在实验室构建了5种类型的电缆人工缺陷,通过加压测试获取局放原始... 高压电缆局部放电(简称局放)新特征的构建与优化选择是提升识别精度、优化识别效率、增强监测参数可视化效果的重要手段。提出了一种基于随机森林的局放特征优选新方法。在实验室构建了5种类型的电缆人工缺陷,通过加压测试获取局放原始数据,并提取了3500个局放脉冲和3500个典型干扰信号脉冲,构建了1235个局放特征。基于上述样本,开展了基于随机森林的特征寻优,分别获得了局放和干扰信号特征排序结果和不同类型局放信号的特征排序结果,并通过反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)对优选排序结果进行了验证。结果表明,局放和干扰识别的有效特征参数主要是表征信号快慢的特征和小波组合特征;不同类型局放识别的有效特征参数主要是小波组合特征。结果证明,随机森林算法是一种有效的电缆局放特征优选方法,并有望推广到其他电力设备局放的特征寻优。 展开更多
关键词 局部放电 特征选择 随机森林 高压电缆 模式识别
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基于灰度图像分解的局部放电特征提取与优化 被引量:14
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作者 汪可 张书琦 +4 位作者 李金忠 孙建涛 赵晓宇 廖瑞金 邹国平 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期25-34,共10页
提取有效的局部放电(PD)特征是输变电设备缺陷识别的前提。以局部放电灰度图像为分析对象,提出了基于二维主成分分析(2DPCA)的局部放电图像特征提取策略。算法通过2DPCA将PD灰度图像分解为多个一维向量,并对每个向量提取了9个特征参量,... 提取有效的局部放电(PD)特征是输变电设备缺陷识别的前提。以局部放电灰度图像为分析对象,提出了基于二维主成分分析(2DPCA)的局部放电图像特征提取策略。算法通过2DPCA将PD灰度图像分解为多个一维向量,并对每个向量提取了9个特征参量,组成了PD图像分解特征集。同时,建立了基于粒子群优化(PSO)算法的PD特征选择算法,以优化PD图像分解特征,提升局部放电缺陷类型识别结果。对实验室考虑多因素影响的PD样本识别结果表明,2DPCA图像分解特征可以取得93%的PD缺陷识别率,经过PSO优化后的2DPCA特征可以将PD识别率提高至96%,并且特征维数由72降至28,充分说明方法的有效性。另外,对添加不同随机干扰的PD样本平均识别率均大于85%,表明2DPCA图像特征具有较好的抗随机干扰能力。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 图像分解 特征提取 特征选择 模糊k近邻
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基于邻域粗糙集的偏标记特征选择
3
作者 高贺飞 李艳 王硕 《山东大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期100-113,共14页
基于邻域粗糙集框架提出一种针对偏标记数据的特征选择方法,构建偏标记邻域决策系统,定义偏标记学习问题中邻域粗糙集的下近似和依赖度,建立适用于偏标记分类问题的特征选择算法。该算法能够在对特征空间进行邻域粒化的同时度量候选标... 基于邻域粗糙集框架提出一种针对偏标记数据的特征选择方法,构建偏标记邻域决策系统,定义偏标记学习问题中邻域粗糙集的下近似和依赖度,建立适用于偏标记分类问题的特征选择算法。该算法能够在对特征空间进行邻域粒化的同时度量候选标记集合中标记间的相似程度,选出与标记信息相关性较强的特征子集。使用了2种不同于最常用随机方法的假阳性候选标记生成机制,在实验部分对不同偏标记生成机制进行分析和对比。最后给出了在6个真实偏标记数据集和6个受控单标记数据集上的大量实验对比结果,验证了所提特征选择方法的有效性。 展开更多
关键词 偏标记学习 特征选择 偏标记邻域决策系统 领域粗糙集
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几种特征选择方法在局部放电模式识别中的应用 被引量:6
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作者 季盛强 纪海英 +3 位作者 辛晓虎 王明松 罗勇芬 李彦明 《陕西电力》 2011年第11期1-4,9,共5页
局部放电模式识别的输入特征量选择是非常关键的步骤。针对油纸绝缘中5种典型局部放电类型,从其相间局部放电(PRPD)谱图中提取出31个统计算子。分别运用K-W检验、类内类间距离比、顺序前进法以及遗传算法等4种方法对这些算子进行了选择... 局部放电模式识别的输入特征量选择是非常关键的步骤。针对油纸绝缘中5种典型局部放电类型,从其相间局部放电(PRPD)谱图中提取出31个统计算子。分别运用K-W检验、类内类间距离比、顺序前进法以及遗传算法等4种方法对这些算子进行了选择优化。分别用这些选取的特征量组合作为输入向量,通过BP神经网络这个统一的模式识别技术来比较研究这4种特征选择方法,结果表明,顺序前进法和遗传算法由于考虑了特征量之间的相关性,所选择的特征量优于另外2种方法。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 特征选择 BP神经网络
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基于FrFT和RVM的变压器局部放电模式识别
5
作者 杨新志 李利华 +2 位作者 陈锋 赵国汉 雷秉惠 《广东电力》 北大核心 2024年第6期95-103,共9页
快速准确识别局部放电类型对于保证变压器安全稳定运行具有重要意义。针对局部放电信号模式识别中面临的最优特征参数提取和分类器设计难题,提出一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FrFT)和相关向量机(relevance ve... 快速准确识别局部放电类型对于保证变压器安全稳定运行具有重要意义。针对局部放电信号模式识别中面临的最优特征参数提取和分类器设计难题,提出一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FrFT)和相关向量机(relevance vector machine,RVM)的局部放电模式识别方法。首先将FrFT引入局部放电信号分析领域,利用FrFT将局部放电信号转换至分数域并对其进行多尺度分析,在扩充信息提取维度的同时,提取可反映不同局部放电信号波形差异的14维特征构成特征向量;然后将特征向量作为输入,建立RVM模型进行最优特征选择和分类判决函数的联合优化,从而实现对不同局部放电信号的分类识别。建立电晕放电、沿面放电和气隙放电试验模型并采集局部放电超声信号开展试验,结果表明所提方法对于每种局部放电信号均能获得较高的识别精度,平均正确识别率相对于常规支持向量机(support vector machine,SVM)分类方法提升超过2.7%。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 特征提取 特征选择 分数阶傅里叶变换
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Chemometric Feature Selection and Classification of <i>Ganoderma lucidum</i>Spores and Fruiting Body Using ATR-FTIR Spectroscopy 被引量:2
6
作者 Ying Zhu Augustine Tuck Lee Tan 《American Journal of Analytical Chemistry》 2015年第10期830-840,共11页
Ganoderma lucidum(G. lucidum) spores as a valuable Chinese herbal medicine have vast marketable prospect for its bioactivities and medicinal efficacy. This study aims at the development of an effective and simple anal... Ganoderma lucidum(G. lucidum) spores as a valuable Chinese herbal medicine have vast marketable prospect for its bioactivities and medicinal efficacy. This study aims at the development of an effective and simple analytical method to distinguish G. lucidum spores from its fruiting body, which is of essential importance for the quality control and fast discrimination of raw materials of Chinese herbal medicine. Attenuated total reflection Fourier transform infrared (ATR-FTIR) spectroscopy combined with the appropriate chemometric methods including penalized discriminant analysis, principal component discriminant analysis and partial least squares discriminant analysis has been proven to be a rapid and powerful tool for discrimination of G. lucidum spores and its fruiting body with classification accuracy of 99%. The model leads to a well-performed selection of informative spectral absorption bands which improve the classification accuracy, reduce the model complexity and enhance the quantitative interpretations of the chemical constituents of G. lucidum spores regarding its anticancer effects. 展开更多
关键词 feature selection Attenuated Total Reflection Fourier Transform Infrared Spectroscopy Penalized Linear DISCRIMINANT ANALYSIS Principal Component DISCRIMINANT ANALYSIS partial Least Squares DISCRIMINANT ANALYSIS
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多元校正结合质谱数据进行四种有机物快速含量分析研究 被引量:2
7
作者 李倩倩 田旷达 +2 位作者 唐果 熊艳梅 闵顺耕 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期532-536,共5页
质谱法和化学计量学方法相结合对混合物中苯甲醛,异辛烷,乙酸丁酯,苯乙酮四种物质进行定量分析。将混合物的质量色谱图数据分别用特征选择-多元线性回归(MLR)和全谱-偏最小二乘法(PLS)这两种方法对四种物质进行定量分析。苯甲醛特征选... 质谱法和化学计量学方法相结合对混合物中苯甲醛,异辛烷,乙酸丁酯,苯乙酮四种物质进行定量分析。将混合物的质量色谱图数据分别用特征选择-多元线性回归(MLR)和全谱-偏最小二乘法(PLS)这两种方法对四种物质进行定量分析。苯甲醛特征选择和全谱建模的RMSEP分别为0.062和0.091;异辛烷特征选择和全谱建模的RMSEP分别为0.048和0.057;乙酸丁酯特征选择和全谱建模的RMSEP分别为0.021和0.020;苯乙酮特征选择和全谱建模的RMSEP分别为0.010和0.032。结果表明苯甲醛,异辛烷,苯乙酮特征选择的结果均优于全谱建模的结果,乙酸丁酯特征选择的结果和全谱建模的结果相近。 展开更多
关键词 质谱 偏最小二乘法 多元线性回归 特征选择
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基于局部特征选择的微博中文文本分类研究
8
作者 单世超 栾翠菊 《现代计算机(中旬刊)》 2017年第8期11-16,共6页
微博文本内容短小、用词不规范等缺点,使得微博文本的研究区别于通常的文本研究。目前微博研究很多,但缺少合适的带有标签的微博语料库。分析微博数据获取方案给出合适的带有分类标签的微博语料库,然后通过传统分类算法进行分类评估验证... 微博文本内容短小、用词不规范等缺点,使得微博文本的研究区别于通常的文本研究。目前微博研究很多,但缺少合适的带有标签的微博语料库。分析微博数据获取方案给出合适的带有分类标签的微博语料库,然后通过传统分类算法进行分类评估验证;由于微博短文本维度高存在严重的特征稀疏问题,全局特征选择算法容易忽略对某个类别重要但对语料集关联度小的特征,并采用局部特征选择方案。实验结果证明局部特征选择方法可以获得更高的分类效果。 展开更多
关键词 微博 中文文本分类 全局特征选择 局部特征选择 WEKA
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基于偏最小二乘回归的鲁棒性特征选择与分类算法 被引量:9
9
作者 尚志刚 董永慧 +1 位作者 李蒙蒙 李志辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期871-875,共5页
提出一种基于偏最小二乘回归的鲁棒性特征选择与分类算法(RFSC-PLSR)用于解决特征选择中特征之间的冗余和多重共线性问题。首先,定义一个基于邻域估计的样本类一致性系数;然后,根据不同k近邻(k NN)操作筛选出局部类分布结构稳定的保守样... 提出一种基于偏最小二乘回归的鲁棒性特征选择与分类算法(RFSC-PLSR)用于解决特征选择中特征之间的冗余和多重共线性问题。首先,定义一个基于邻域估计的样本类一致性系数;然后,根据不同k近邻(k NN)操作筛选出局部类分布结构稳定的保守样本,用其建立偏最小二乘回归模型,进行鲁棒性特征选择;最后,在全局结构角度上,用类一致性系数和所有样本的优选特征子集建立偏最小二乘分类模型。从UCI数据库中选择了5个不同维度的数据集进行数值实验,实验结果表明,与支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)、BP神经网络(BPNN)和Logistic回归(LR)四种典型的分类器相比,RFSC-PLSR在低维、中维、高维等不同情况下,分类准确率、鲁棒性和计算效率三种性能上均表现出较强的竞争力。 展开更多
关键词 偏最小二乘回归 K近邻 噪声样本 特征选择 鲁棒性
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基于小波包变换和GA-PLS算法的故障特征选择方法 被引量:8
10
作者 张培林 李胜 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期385-391,403,共7页
为了提高故障诊断的分类精度,减小分类运算时间等问题,需要从原始特征集合中选择出更为优化的特征子集合,因此,提出了一种基于小波包变换和GA-PLS算法的特征选择方法。首先,采用小波包变换对提取出的振动信号进行分解,从而得到小波包的... 为了提高故障诊断的分类精度,减小分类运算时间等问题,需要从原始特征集合中选择出更为优化的特征子集合,因此,提出了一种基于小波包变换和GA-PLS算法的特征选择方法。首先,采用小波包变换对提取出的振动信号进行分解,从而得到小波包的分解系数;其次,运用遗传算法-偏最小二乘法从原始信号和小波包系数的统计学特征中选择出最优特征集;最后,将最优特征集作为输入,输入到支持向量机中以实现对不同故障的诊断与识别。应用于轴向柱塞泵故障诊断中,与现有特征选择方法对比,实验结果验证了本研究特征选择方法的有效性。 展开更多
关键词 小波变换 遗传算法-偏最小二乘法 轴向柱塞泵 特征选择
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融合时/频信息的磨矿过程磨机负荷软测量 被引量:7
11
作者 汤健 柴天佑 +2 位作者 赵立杰 岳恒 郑秀萍 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期564-570,共7页
磨机负荷(ML)是磨矿过程的重要参数,能否准确地确定ML状态及ML参数直接影响磨矿产品的质量、产量及设备安全.针对实际生产中只能依据专家经验判断ML状态,难以检测与ML及ML状态直接相关的ML参数的问题,本文提出了融合时频信息的ML软测量... 磨机负荷(ML)是磨矿过程的重要参数,能否准确地确定ML状态及ML参数直接影响磨矿产品的质量、产量及设备安全.针对实际生产中只能依据专家经验判断ML状态,难以检测与ML及ML状态直接相关的ML参数的问题,本文提出了融合时频信息的ML软测量策略和相应的软测量方法.该方法首先求取磨机筒体振动及振声信号的频谱,再采用自适应遗传算法—偏最小二乘(AGA-PLS)选择频谱特征,然后融合时域电流信号,基于PLS算法建立融合时频数据特征的ML参数检测模型,最后通过规则推理模型判别ML状态.通过实验球磨机的磨矿过程验证了该软测量方法的有效性. 展开更多
关键词 磨机负荷(ML) 自适应遗传算法(AGA) 偏最小二乘(PLS) 频谱特征选择 信息融合
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量子GA-PLS特征选择算法及其应用 被引量:5
12
作者 李胜 张培林 +1 位作者 李兵 周云川 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期194-201,共8页
为进一步提高遗传算法-偏最小二乘法的计算速度和计算效率,将量子算法融合到遗传算法-偏最小二乘法中,提出一种新的特征选择方法;量子遗传算法-偏最小二乘法(Quantum genetic algorithm-partial square least,QGA-PLS)算法。该方法利用... 为进一步提高遗传算法-偏最小二乘法的计算速度和计算效率,将量子算法融合到遗传算法-偏最小二乘法中,提出一种新的特征选择方法;量子遗传算法-偏最小二乘法(Quantum genetic algorithm-partial square least,QGA-PLS)算法。该方法利用量子态和叠加态原理对染色体进行编码,采用量子旋转门进行遗传操作,以实现参数的更新和增强种群多样性.同时,用量子计算重新构建了偏最小二乘法回归模型来计算个体适应度,以充分发挥快速收敛和全局优化能力.将方法应用于函数极值优化和Iris数据集的特征选择,实验结果表明,QGA-PLS在特征选择、运算时间和分类准确率方面优于QGA和GA-PLS,从而验证了QGA-PLS算法的有效性. 展开更多
关键词 量子光学 量子遗传算法-偏最小二乘法 量子计算 特征选择
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基于特征参量优选与多算法联合的局部放电模式识别方法 被引量:4
13
作者 王世强 薛建议 +2 位作者 胡海燕 刘全桢 穆海宝 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期112-119,共8页
电力设备中,不同类型的放电因放电功率、能量的差异对设备绝缘的损害能力存在差异,即对绝缘的危害程度不同,确定局部放电类型是放电危险度评估的基础。文中对典型缺陷条件下的局部放电谱图提取了基本参量及统计参量等多种特征指纹;为了... 电力设备中,不同类型的放电因放电功率、能量的差异对设备绝缘的损害能力存在差异,即对绝缘的危害程度不同,确定局部放电类型是放电危险度评估的基础。文中对典型缺陷条件下的局部放电谱图提取了基本参量及统计参量等多种特征指纹;为了降低识别参量的维度,定义了特征向量可分性评估准则,并使用浮动前向搜索算法选取了可分性最优的9组特征参量;分别使用主成分分析、线性可分性分析、核主成分分析及通用可分性分析4种方法将特征向量降为2维,结果表明,使用通用可分性分析降维后特征参量可分性最优。之后,提出了多算法联合的模式识别分类器,通过对比最小距离法、人工神经网络及支持向量机,3种方法确定最终识别结果,实验结果表明,该分类器识别准确率达95.8%。最后将所提出模式识别方法应用于现场局部放电缺陷类型识别,通过设备实验结果对比验证了识别结果的准确性。 展开更多
关键词 局部放电 模式识别 特征参量 典型缺陷 特征优选与降维
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基于离散粒子群算法的织物疵点特征选择 被引量:4
14
作者 艾解清 高济 彭艳斌 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期53-57,共5页
为提高识别织物疵点的准确率,提出基于离散粒子群算法(BPSO)进行织物疵点特征选择的方法。首先收集织物疵点图像并进行预处理,提取常用的纹理特征构成候选特征。然后采用BPSO对这些候选特征进行选择,得到优选特征和冗余特征。最后分别在... 为提高识别织物疵点的准确率,提出基于离散粒子群算法(BPSO)进行织物疵点特征选择的方法。首先收集织物疵点图像并进行预处理,提取常用的纹理特征构成候选特征。然后采用BPSO对这些候选特征进行选择,得到优选特征和冗余特征。最后分别在这3类特征下训练支持向量机并进行织物疵点识别测试。结果表明,优选特征的疵点识别准确率大大高于另外2类特征,验证了这种方法是有效的。 展开更多
关键词 离散粒子群算法 织物疵点 特征选择 支持向量机
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基于特征相关的偏最小二乘特征选择方法 被引量:4
15
作者 曾青霞 杜建强 +3 位作者 朱志鹏 聂斌 余日跃 喻芳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期1036-1038,1054,共4页
针对传统的偏最小二乘法只考虑单特征的重要性以及特征之间存在冗余和多重共线性等问题,将特征之间的统计相关性引入到传统的偏最小二乘分析中,构造了一种基于特征相关的偏最小二乘模型。首先利用特征相关度对特征进行评估预选出特征组... 针对传统的偏最小二乘法只考虑单特征的重要性以及特征之间存在冗余和多重共线性等问题,将特征之间的统计相关性引入到传统的偏最小二乘分析中,构造了一种基于特征相关的偏最小二乘模型。首先利用特征相关度对特征进行评估预选出特征组;然后将其放入偏最小二乘模型中进行训练,评估该特征组是否可取。结合前向贪心搜索策略依次评价候选特征,并选中使目标函数最小的候选特征加入到已选特征。分别采用麻杏石甘汤君药止咳、平喘和UCI数据集进行分析处理。实验结果表明,该特征选择方法能较好地寻找较优的特征组。 展开更多
关键词 中医药信息 偏最小二乘法 特征相关 特征选择
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应用遗传算法和PLS的近红外光谱预测玉米中淀粉含量的研究 被引量:3
16
作者 沈林峰 沈掌泉 《分析测试技术与仪器》 CAS 2008年第4期214-217,共4页
以普通玉米籽粒为试验材料,在应用遗传算法结合偏最小二乘回归法对近红外光谱数据进行特征波长选择的基础上,应用偏最小二乘回归法建立了特征波长测定玉米籽粒中淀粉含量的校正模型.试验结果表明,基于11个特征波长所建立的校正模型,其... 以普通玉米籽粒为试验材料,在应用遗传算法结合偏最小二乘回归法对近红外光谱数据进行特征波长选择的基础上,应用偏最小二乘回归法建立了特征波长测定玉米籽粒中淀粉含量的校正模型.试验结果表明,基于11个特征波长所建立的校正模型,其校正误差(RMSEC)、交叉检验误差(RMSECV)和预测误差(RMSEP)分别为0.30%、0.35%和0.27%,校正数据集和独立的检验数据集的预测值与实际测定值之间的相关系数分别达到0.9279和0.9390,与全光谱数据所建立的预测模型相比,在预测精度上均有所改善,表明应用遗传算法和PLS进行光谱特征选择,能获得更简单和更好的模型,为玉米籽粒中淀粉含量的近红外测定和红外光谱数据的处理提供了新的方法与途径. 展开更多
关键词 近红外光谱 偏最小二乘法 玉米 淀粉含量 遗传算法 特征选择
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高维少样本数据的特征压缩 被引量:3
17
作者 游文杰 吉国力 袁明顺 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第36期165-169,共5页
针对一类高维少样本数据的特点,给出了广义小样本概念,对广义小样本进行信息特征压缩:特征提取(降维)和特征选择(选维)。首先介绍基于主成分分析(PCA)的无监督与基于偏最小二乘(PLS)的有监督的特征提取方法;其次通过分析第一成分结构,... 针对一类高维少样本数据的特点,给出了广义小样本概念,对广义小样本进行信息特征压缩:特征提取(降维)和特征选择(选维)。首先介绍基于主成分分析(PCA)的无监督与基于偏最小二乘(PLS)的有监督的特征提取方法;其次通过分析第一成分结构,提出基于PCA与PLS的新的全局特征选择方法,并进一步提出基于PLS的递归特征排除法(PLS-RFE);最后针对MITAML/ALL的分类问题,实现基于PCA与PLS的特征选择和特征提取,以及PLS-RFE特征选择与比较,达到广义小样本信息特征压缩的目的。 展开更多
关键词 广义小样本 主成分分析(PCA) 偏最小二乘(PLS) 特征提取 特征选择
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基于免疫离散粒子群算法的调度属性选择 被引量:2
18
作者 叶建芳 潘晓弘 +1 位作者 王正肖 唐任仲 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期2203-2207,共5页
为了解决制造系统状态描述的问题,需要从众多的属性中择优选择合适的属性集合,以便降低属性的冗余度,减少计算量.提出了用免疫离散粒子群算法进行属性选择的方法,给出了属性选择的粒子表达、适应度函数的定义以及免疫机制.通过仿真实验... 为了解决制造系统状态描述的问题,需要从众多的属性中择优选择合适的属性集合,以便降低属性的冗余度,减少计算量.提出了用免疫离散粒子群算法进行属性选择的方法,给出了属性选择的粒子表达、适应度函数的定义以及免疫机制.通过仿真实验给出了描述制造系统状态的入选属性集合,并进行了对比实验,将待选属性集合、入选属性集合和落选属性集合作为支持向量机的输入,来比较3种情况下分类的准确性和验证属性选择的有效性.实验结果表明,经过选择后的属性集合分类准确性大大高于另外两种情况,从而实现对制造系统状态的有效识别,为在不同的状态下采取合适的调度规则建立了基础. 展开更多
关键词 离散粒子群算法 生物免疫 支持向量机 特征选择
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改进的量子遗传偏最小二乘特征选择方法应用 被引量:2
19
作者 李胜 张培林 +2 位作者 李兵 吴定海 周云川 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期242-246,252,共6页
针对量子遗传偏最小二乘法在特征选择过程中,存在初始化种群粗糙和适应度函数复杂等问题,提出了一种新的特征选择方法——改进的量子遗传偏最小二乘法(Improved Quantum Genetic Algorithm Partial Least Square,IQGAPLS)算法。该算法... 针对量子遗传偏最小二乘法在特征选择过程中,存在初始化种群粗糙和适应度函数复杂等问题,提出了一种新的特征选择方法——改进的量子遗传偏最小二乘法(Improved Quantum Genetic Algorithm Partial Least Square,IQGAPLS)算法。该算法根据求解问题的实际情况,赋予种群初始值。同时,设计了一种新的适应度函数,以减少计算量,并基于此适应度函数,提出了一种新的旋转角度更新公式,解决了其方向和大小确定困难的问题。将该算法应用于轴向柱塞泵故障信号的特征选择中。实验结果表明,IQGAPLS算法具有较少的计算量和较短的执行时间,选择出的特征包含更多的工作状态信息,从而提高了分类准确率。 展开更多
关键词 量子计算 适应度函数 量子遗传偏最小二乘法 特征选择 轴向柱塞泵
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基于气相色谱-质谱的尿液代谢组学技术结合化学计量学用于戊二酸血症Ⅰ型早期检测研究
20
作者 肖雯 牛芊芊 +2 位作者 孙智勇 杨琴 吴本清 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期1577-1583,共7页
采用气相色谱-质谱联用技术结合化学计量学,针对高维小样本的疾病代谢组学图谱建立高性能的戊二酸血症Ⅰ型(GA-Ⅰ)早期检测模型。基于偏最小二乘判别分析(PLS-DA)的共线性处理和数据解释优势,自助抽样法(Bootstrap)通过数据扰动方式集... 采用气相色谱-质谱联用技术结合化学计量学,针对高维小样本的疾病代谢组学图谱建立高性能的戊二酸血症Ⅰ型(GA-Ⅰ)早期检测模型。基于偏最小二乘判别分析(PLS-DA)的共线性处理和数据解释优势,自助抽样法(Bootstrap)通过数据扰动方式集成多个模型的变量选择能力,挑选出能够持续被筛选的变量实现稳健特征筛选(BS-PLSDA)。对于GA-Ⅰ的尿液代谢组学图谱,在两种逐步增大训练集之间样本差异的比例划分(7:3和6:4)下,载荷(LW)、变量投影重要性(VIP)、显著性多元相关(sMC)3种信息向量对应的BS-PLSDA均优于其单独PLS-DA建模的特征变量筛选稳健性。在样本划分比例为7:3时,BS-VIP-PLSDA的Kuncheva指数高达0.807 5。筛选出的稳健特征变量与文献报道的诊断指标一致,不仅真正解释组别间的差异与GA-Ⅰ的代谢机理密切相关,且BS-LW-PLSDA、BS-VIP-PLSDA和BS-sMC-PLSDA展示了良好的预测性能,受试者工作特征曲线下面积均值分别为0.773 9、0.854 8和0.847 1,马修斯相关系数均值分别为0.671 9、0.783 8和0.801 3。与支持向量机递归特征消除法(SVM-RFE)相比,在采用相同的集成特征选择策略下,尽管非线性径向基核函数对应的BS-RBF-SVMRFE可获得高建模性能,但数据解释能力较低。该研究提出的BS-PLSDA可兼顾建模性能和模型解释能力,符合实际临床需求,对GA-Ⅰ早期检测、辅助诊断和疾病机理研究具有很好的指导意义。 展开更多
关键词 戊二酸血症Ⅰ型 早期检测 气相色谱-质谱 偏最小二乘判别分析 自助抽样法 稳健特征筛选
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