基于特征优选的随机森林模型的黄河口滨海湿地信息提取研究 被引量：24

1

作者 刘家福 李林峰 +2 位作者 任春颖 毛德华 张柏 《湿地科学》 CSCD 北大核心 2018年第2期97-105,共9页

以2016年8月26日Landsat-8 OLI影像为数据源,针对特征变量数目可影响分类精度和运算速率问题,采用一种基于特征优选的随机森林模型,提取了黄河口滨海湿地高精度信息。首先,采用Relief（relevant features）-F算法,对全部特征变量进行权... 以2016年8月26日Landsat-8 OLI影像为数据源,针对特征变量数目可影响分类精度和运算速率问题,采用一种基于特征优选的随机森林模型,提取了黄河口滨海湿地高精度信息。首先,采用Relief（relevant features）-F算法,对全部特征变量进行权重排序,剔除不相关变量;然后,分别采用基于特征优选的随机森林模型、最大似然方法和神经网络分类算法,提取黄河口滨海湿地信息,比较基于特征优选的随机森林模型与其它两种分类方法在滨海湿地信息提取应用中的精度和效率。研究结果表明,基于特征优选的随机森林模型滨海湿地分类效果最佳,总精度为86.39%,Kappa系数为0.81,明显高于最大似然和神经网络分类方法;其中,河流湿地分类精度最高,为95.83%,盐田分类精度最低,主要原因在于盐田与养殖池、水库/坑塘的光谱和几何特征极为相似,易于混淆;但与最大似然分类和神经网络分类方法相比,该方法提取效果明显改善,分类精度分别提高了16.84%和4.44%。本研究结果证明,采用Relief-F算法特征优选的随机森林模型提取滨海湿地信息的方法,具有分类精度高、运算速率快的优势,适用于滨海地区不同类型湿地高精度信息提取。 展开更多

关键词 黄河口 滨海湿地 relief-f算法 随机森林模型 信息提取

原文传递

基于PCA-KNN融合算法的风力机变桨角度故障诊断方法 被引量：10

2

作者 陈茜 李录平 +3 位作者 刘瑞 杨波 邓子豪 李重桂 《中国电力》 CSCD 北大核心 2021年第11期190-198,共9页

针对风力机变桨系统变桨角度4种主要故障类型,基于机组SCADA数据分析,提出一种基于非参数核密度估计和Relief-F特征参数提取数据处理,以及PCA-KNN融合算法故障诊断的风力机变桨角度异常状态识别方法。首先,对风力机SCADA数据进行非参数... 针对风力机变桨系统变桨角度4种主要故障类型,基于机组SCADA数据分析,提出一种基于非参数核密度估计和Relief-F特征参数提取数据处理,以及PCA-KNN融合算法故障诊断的风力机变桨角度异常状态识别方法。首先,对风力机SCADA数据进行非参数核密度估计预处理,运用Relief-F算法提取变桨角度故障的7类(13个)特征参数;然后,通过PCA-KNN融合算法对变桨角度故障状态进行识别,结果表明:该方法能够准确识别变桨角度4种主要的故障类型。最后,将改进的PCA-KNN融合算法与常用的KNN算法、PCA-KNN算法和BP神经网络进行对比,结果表明:改进的PCA-KNN融合算法具有更为准确的识别率。 展开更多

关键词 风力机 变桨角度故障 SCADA数据 非参数核密度估计 relief-f算法 PCA-KNN融合算法

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基于改进快速鲁棒特征的图像快速拼接算法 被引量：10

3

作者 朱琳 王莹 +1 位作者 刘淑云 赵博 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第10期2944-2947,共4页

针对快速鲁棒特性(SURF)算法实时性、鲁棒性等无法满足实际应用需求的问题,提出了一种对SURF的改进算法,实现图像快速拼接。改进的算法采用机器学习的方法,建立一个二进制分类器,识别出SURF提取的特征点中的关键特征点,并剔除非关键特... 针对快速鲁棒特性(SURF)算法实时性、鲁棒性等无法满足实际应用需求的问题,提出了一种对SURF的改进算法,实现图像快速拼接。改进的算法采用机器学习的方法,建立一个二进制分类器,识别出SURF提取的特征点中的关键特征点,并剔除非关键特征点。此外,采用Relief-F算法将改进的SURF描述子降维简化来完成图像配准。图像融合阶段采用带阈值的加权融合算法,实现了图像无缝拼接。实验结果表明,改进的算法具有较强的实时性和鲁棒性,并且提高了图像配准的效率,加快了图像拼接的速度。 展开更多

关键词 图像快速拼接 快速鲁棒特征算法 机器学习 relief-f算法 图像融合

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一种考虑气象因素的配电网设备故障关联挖掘模型 被引量：2

4

作者 李丰君 王子欣 +2 位作者 孙芊 彭磊 苗世洪 《现代电力》 北大核心 2023年第4期605-613,共9页

电网结构日益复杂,故障监测与防范的成本随之增大,而强对流天气的频繁出现使得设备故障与外界条件关联更加紧密,因此挖掘故障设备与故障因素间的关联关系,并对具有较高关联度的设备进行重点监测与防范,对电力系统的安全稳定运行具有重... 电网结构日益复杂,故障监测与防范的成本随之增大,而强对流天气的频繁出现使得设备故障与外界条件关联更加紧密,因此挖掘故障设备与故障因素间的关联关系,并对具有较高关联度的设备进行重点监测与防范,对电力系统的安全稳定运行具有重要意义。基于模糊频繁项挖掘算法,提出了1种考虑气象因素的配电网设备故障关联挖掘模型。该模型首先从多元信息库中提取故障特征数据,采用Relief-F算法排除相关程度较小的冗余特征,通过数据预处理与数据整合,构建包含气象因素的故障关联特征库。其次,以故障关联特征库为基础,引入模糊集理论,提出基于模糊频繁项集挖掘算法的故障因素与故障设备关联模型构建方法。最后,基于故障关联模型进行了算例分析,结果验证了所提方法的正确与有效性。 展开更多

关键词 关联规则 气象因素 模糊频繁项挖掘 配电网 relief-f算法

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半监督Relief-F特征选择算法 被引量：2

5

作者 靳炳烨 王锋 魏巍 《河北师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第4期348-353,共6页

数据规模的不断增加,使得为数据库中全部样本做标记变得尤为困难,数据集也因此呈现出了明显的弱标记性.为此,针对大规模少数标记数据集的特征选择问题,基于经典的Relief-F算法,通过综合考虑有标记样本与无标记样本对数据样本近邻的影响... 数据规模的不断增加,使得为数据库中全部样本做标记变得尤为困难,数据集也因此呈现出了明显的弱标记性.为此,针对大规模少数标记数据集的特征选择问题,基于经典的Relief-F算法,通过综合考虑有标记样本与无标记样本对数据样本近邻的影响,重新定义样本近邻的搜索策略,提出了一种面向符号数据的半监督特征选择算法.为进一步分析新算法的有效性,仿真实验中选取了5组UCI数据集,并引入机器学习中3个常用分类器对新算法和对比算法的特征选择结果的分类性能作了分析和比较,实验结果很好地验证了本文中提出的新算法的有效性和可行性. 展开更多

关键词 特征选择 relief-f算法 半监督学习 距离度量

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基于Relief-F的半监督特征选择算法 被引量：6

6

作者 刘吉超 王锋 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2021年第1期42-46,53,共6页

传统的Relief-F算法主要用于处理有标记数据集。针对部分标记数据集,引入一种基于耦合学习的数据样本相似度,设计了一种面向符号数据的基于Relief-F算法的半监督特征选择算法。为有效验证新算法的可行性,实验分析中选取了5组UCI数据集和... 传统的Relief-F算法主要用于处理有标记数据集。针对部分标记数据集,引入一种基于耦合学习的数据样本相似度,设计了一种面向符号数据的基于Relief-F算法的半监督特征选择算法。为有效验证新算法的可行性,实验分析中选取了5组UCI数据集和3种常用机器学习分类器来进行验证,实验结果进一步验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 特征选择 耦合相似度 relief-f算法 半监督学习

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基于Relief-F算法的心血管介入患者术后死亡风险预测

7

作者 杨健斌 李咏 +3 位作者 夏淑东 齐鹏嘉 戴燕云 童基均 《浙江理工大学学报（自然科学版）》 2024年第3期378-388,共11页

针对心血管介入患者全周期病理数据普遍存在缺失、不连续、非结构化等问题,建立了心血管介入专病数据库,并采用基于Relief-F算法的预测方法,对心血管介入患者术后死亡风险进行预测。首先参照HL7、CDISC等国际心血管疾病统一标准对各数... 针对心血管介入患者全周期病理数据普遍存在缺失、不连续、非结构化等问题,建立了心血管介入专病数据库,并采用基于Relief-F算法的预测方法,对心血管介入患者术后死亡风险进行预测。首先参照HL7、CDISC等国际心血管疾病统一标准对各数据源进行标准化处理,建立研究数据集,并对数据进行清洗和预处理;其次采用Relief-F算法对特征进行选择,最终保留30个特征变量;再次选择逻辑回归、支持向量机、随机森林等3种机器学习方法进行建模分析,并采用10折交叉验证方法对分类器进行训练;最后引入准确率等模型评价指标来评估各算法在数据集上的分类预测效果。实验结果表明:随机森林的分类效果在该研究数据集上的表现最佳,准确率达到81.97%,精确率为86.90%,召回率为82.14%,F1值为0.8441。该研究提出的方法能够客观反映患者术后死亡风险,为心血管介入患者术后死亡风险预测提供了一种有效的解决方案。 展开更多

关键词 心血管介入 术后死亡风险预测 relief-f算法 特征提取 机器学习 随机森林

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基于棉花黄萎病多“症状”特征的植被指数构建及病情遥感监测研究 被引量：5

8

作者 王姣 李志沛 +1 位作者 张立福 黄长平 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2019年第5期46-51,共6页

综合考虑棉花黄萎病多“症状”特征对黄萎病遥感精准监测及其抗性鉴定和防治工作具有重要意义。该文结合黄萎病胁迫下棉花冠层光谱响应的生理机制,基于Relief-F算法优选出对棉花黄萎病不同“症状”变化敏感的特征谱段(531nm、699nm、70... 综合考虑棉花黄萎病多“症状”特征对黄萎病遥感精准监测及其抗性鉴定和防治工作具有重要意义。该文结合黄萎病胁迫下棉花冠层光谱响应的生理机制,基于Relief-F算法优选出对棉花黄萎病不同“症状”变化敏感的特征谱段(531nm、699nm、701nm、1404nm),构建了一种新的棉花黄萎病病情指数(Cotton Verticillium Wilt Index,CVWI),并建立了基于支持向量机(SVM)的黄萎病遥感监测模型。研究表明:与传统病害植被指数相比,CVWI综合考虑了黄萎病导致的棉花水分、叶绿素、叶黄素、红边等理化与生理参数变化,可更好指示黄萎病病情;基于CVWI的黄萎病监测模型精度高于传统表现最好的色素比值指数(Pigment Specific Simple Ratiochl-b,PSSRb),模型的精确率、召回率与F1值分别提高了19%、6%、13%。研究结果可为棉花黄萎病大面积遥感精准监测提供新的思路与方法。 展开更多

关键词 棉花黄萎病 高光谱 病害植被指数 relief-f算法 支持向量机

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阿尔茨海默病多病程自适应筛查模型的构建 被引量：1

9

作者 李志刚 胡德安 +2 位作者 纪勇 吴昊 单鹏 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期182-189,共8页

人口老龄化导致更高的阿尔茨海默病患病率,造成沉重的家庭和社会负担。尽早发现是延缓和逆转病程的关键,但现有检测方法无法满足价格低廉、低侵入性、快速、可靠的筛查与检测需求。生理液体光谱技术已在医学检测方面显示出了潜力,但在... 人口老龄化导致更高的阿尔茨海默病患病率,造成沉重的家庭和社会负担。尽早发现是延缓和逆转病程的关键,但现有检测方法无法满足价格低廉、低侵入性、快速、可靠的筛查与检测需求。生理液体光谱技术已在医学检测方面显示出了潜力,但在阿尔茨海默痴呆症检测上所面临的挑战是血浆光谱中阿尔茨海默病相关特征信息难以提取以及多病程复杂分类的难题。本文从信息空间建立、特征挖掘以及筛查与检测体系构建的角度展开研究,建立模型特征波数驱动的阿尔茨海默病多病程自适应筛查与诊断体系。针对阿尔茨海默病早期、中期和晚期3个不同病程阶段,模型检测的灵敏度分别为90.0%、87.5%、100%;特异性分别为83.3%、93.7%、100%。实验结果表明,基于阿尔茨海默病多病程自适应筛查与诊断模型具有较好的检测灵敏度和特异性。 展开更多

关键词 阿尔茨海默病 血浆振动光谱 随机森林 relief-f算法 检测模型体系

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一种新的特征提取方法 被引量：4

10

作者 张晓东 宋晓霞 王尧 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2016年第2期104-108,共5页

针对影像分类识别中,属性特征过多不但会造成维数灾难,而且会影响分类精度的问题,该文采用基于Relief-F算法的主成分分析(PCA)变换特征提取方法解决特征降维问题。首先采用Relief-F算法进行特征选择,剔除无效特征;然后进行PCA变换减少... 针对影像分类识别中,属性特征过多不但会造成维数灾难,而且会影响分类精度的问题,该文采用基于Relief-F算法的主成分分析(PCA)变换特征提取方法解决特征降维问题。首先采用Relief-F算法进行特征选择,剔除无效特征;然后进行PCA变换减少特征之间的相关性,降低特征维数。定量分析与实验结果表明:Relief-F算法进行特征选择,能有效提高分类精度;进行PCA变换后,进一步降低了特征的维度;Relief-F算法与PCA变换相结合能实现较好的实验效果。 展开更多

关键词 relief-f算法 PCA变换 特征选择 特征提取 分类精度

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Relief-F筛选波段的植被伪装揭露研究 被引量：1

11

作者 金椿柏 杨桄 +2 位作者 雷岩 吴迪 刘文婧 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期125-128,共4页

为了快速揭露植被伪装,基于Relief-F算法进行了高光谱波段选择,将高光谱研究问题转化为多光谱应用问题。首先以常见植物云杉模拟植被伪装目标,利用HH2地物光谱仪采集实验数据,然后引入Relief-F算法筛选特征波段子集,与其它两种常用算法... 为了快速揭露植被伪装,基于Relief-F算法进行了高光谱波段选择,将高光谱研究问题转化为多光谱应用问题。首先以常见植物云杉模拟植被伪装目标,利用HH2地物光谱仪采集实验数据,然后引入Relief-F算法筛选特征波段子集,与其它两种常用算法得到的波段子集进行了分类实验。结果表明,使用Relief-F算法筛选特征波段子集分类精度达96.4%,高于其它两种算法。该研究对于揭露植被伪装问题是有帮助的。 展开更多

关键词 光谱学 高光谱图像 relief-f算法 波段选择 植被伪装 伪装揭露

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基于遗传算法优化神经网络刀具磨损监测研究 被引量：1

12

作者 贺志林 杜茂华 +2 位作者 徐智超 令狐克进 王沛鑫 《农业装备与车辆工程》 2022年第5期12-17,共6页

通过对车刀磨损状态监测技术的研究,建立了基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的BP(Back propagation)神经网络刀具磨损状态识别模型。选择振动信号和AE信号作为实验监测信号,对采集的振动信号和AE信号分别采用不同的方法进行分析,最... 通过对车刀磨损状态监测技术的研究,建立了基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的BP(Back propagation)神经网络刀具磨损状态识别模型。选择振动信号和AE信号作为实验监测信号,对采集的振动信号和AE信号分别采用不同的方法进行分析,最终提取到与刀具磨损相关性强的特征作为原始特征。采用Relief-F算法对原始特征进行特征过滤得到最终特征样本。将测试样本输入训练后刀具磨损状态识别模型并查看识别结果。结果表明,识别模型的正确识别率达到96.296%,表明建立的GA-BP模型对车刀状态识别具有很好的分类效果。 展开更多

关键词 车刀磨损 振动信号 AE信号 relief-f算法 GA-BP模型

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基于极限学习机的车削刀具状态监测技术研究 被引量：1

13

作者 令狐克进 杜茂华 +1 位作者 王沛鑫 程肖 《软件》 2020年第6期208-213,共6页

刀具状态监测技术是实现自动化、智能化生产的关键技术。该技术发展至今,仍然不能够真正应用于实际加工中,也未能很好的解决变工况加工过程中;精确识别刀具磨损状态的问题。因此,本文通过对车削刀具磨损状态监测技术的研究。建立了刀具... 刀具状态监测技术是实现自动化、智能化生产的关键技术。该技术发展至今,仍然不能够真正应用于实际加工中,也未能很好的解决变工况加工过程中;精确识别刀具磨损状态的问题。因此,本文通过对车削刀具磨损状态监测技术的研究。建立了刀具磨损状态识别的极限学习机(Extreme learning machine,ELM)模型。首先,选择了振动信号、AE信号作为监测信号;对采集的信号分别进行时域分析、振动信号进行小波分析、AE信号进行多分辨率分析并提取与刀具磨损相关性强的特征作为原始特征。其次,采用Relief-F算法对原始特征进行特征过滤得到最终特征样本。最后,将训练样本输入建立的ELM模型进行训练,并输入测试样本查看仿真结果。模型的正确识别率为96.296%,表明建立的ELM模型对车削刀具状态识别具有很好的分类效果。 展开更多

关键词 振动信号 AE信号 relief-f算法 极限学习机

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基于波段提取的伪装目标目视解译方法

14

作者 杨桄 金椿柏 +2 位作者 关世豪 刘文婧 付严宇 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期278-284,共7页

目视解译目标在速度和准确性上表现优秀,可靠性强。将不同物质以光谱特征信息进行区分问题转化为利用不同光谱波段进行彩色合成得到适于人眼判别的假彩色图像。提出结合波段子空间划分和Relief-F算法建立模型选择波段,进行附色处理辅助... 目视解译目标在速度和准确性上表现优秀,可靠性强。将不同物质以光谱特征信息进行区分问题转化为利用不同光谱波段进行彩色合成得到适于人眼判别的假彩色图像。提出结合波段子空间划分和Relief-F算法建立模型选择波段,进行附色处理辅助人眼识别伪装目标。利用几类色调与植被环境色调相近的地物,采集实验数据;引入模型筛选特征波段子集,与另外2种常用算法结果进行对比。结果表明,使用该模型所选波段能够区分伪装目标,且效果好于另2种算法,成功地满足了选择彩色合成最佳波段的需要。 展开更多

关键词 光谱学 高光谱图像 relief-f算法 彩色合成 伪装目标

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Web用户异常行为检测的优化研究

15

作者 王青松 李菲 《辽宁大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第1期74-81,共8页

为了优化对于Web日志记录的用户异常行为的检测能力,提出一种基于决策树算法的Web用户异常行为检测算法.从给定已有标签的数据集中,根据Relief-F算法来度量特征,引进混淆矩阵的概念选择合适的阈值ε,选取比阈值大的统计量分量,其所对应... 为了优化对于Web日志记录的用户异常行为的检测能力,提出一种基于决策树算法的Web用户异常行为检测算法.从给定已有标签的数据集中,根据Relief-F算法来度量特征,引进混淆矩阵的概念选择合适的阈值ε,选取比阈值大的统计量分量,其所对应的的特征组成用来训练学习器的特征集.将划分后的相关特征集利用C4.5算法构建模型,形成一种新的Web用户异常行为检测算法F_C4.5算法.UNSW-NB 15数据集的实验表明,相比传统的几种数据分析算法,F_C4.5算法分类效果最优,在KDD CUP1999数据集上验证了F_C4.5算法降低了C4.5算法在构造树的复杂度,在Web用户异常行为检测中具有更高效的性能. 展开更多

关键词 异常行为检测 relief-f算法 决策树模型 混淆矩阵

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基于SVR模型预测超薄浮法玻璃气泡数量的研究

16

作者 胡睿 田英良 +4 位作者 李小青 赵志永 韩正伟 李聚锋 李彦涛 《玻璃搪瓷与眼镜》 CAS 2021年第6期1-6,共6页

针对超薄浮法玻璃生产过程存在反馈滞后大、生产复杂、产品质量难以精确控制的情况以及气泡质量缺陷严重影响产品应用的问题,本文采用SVR模型对超薄浮法玻璃气泡数量进行预测,结合实际生产数据对模型进行验证,并探究熔化时滞时间以及特... 针对超薄浮法玻璃生产过程存在反馈滞后大、生产复杂、产品质量难以精确控制的情况以及气泡质量缺陷严重影响产品应用的问题,本文采用SVR模型对超薄浮法玻璃气泡数量进行预测,结合实际生产数据对模型进行验证,并探究熔化时滞时间以及特征属性对模型精度的影响,采用Relief-F算法结合实际建模结果筛选出对气泡产生有影响的重要特征属性。研究结果表明,SVR模型能精确预测玻璃气泡数量,为后续生产提供决策支持;熔窑池底温度与熔窑碹顶温度对超薄浮法玻璃生产中气泡的产生有较大影响。 展开更多

关键词 超薄浮法玻璃 气泡数量 预测 支持向量回归 relief-f算法

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基于特征优选的面向对象毛竹林分布信息提取 被引量：18

17

作者 高国龙 杜华强 +3 位作者 韩凝 徐小军 孙少波 李雪建 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期77-85,共9页

【目的】提出一种基于Relief F特征优选的面向对象分类方法,为解决面向对象森林资源遥感分类提供参考。【方法】以SPOT5高分辨率遥感影像为数据源,以浙江省安吉县山川乡为研究区,通过影像分割,选取8个地物类别的370个对象样本,并设置SP... 【目的】提出一种基于Relief F特征优选的面向对象分类方法,为解决面向对象森林资源遥感分类提供参考。【方法】以SPOT5高分辨率遥感影像为数据源,以浙江省安吉县山川乡为研究区,通过影像分割,选取8个地物类别的370个对象样本,并设置SPOT5影像每个波段的8个灰度共生矩阵纹理、每个波段及NDVI的平均值和标准差等42个对象特征。利用Relief F算法对设置的42个对象特征进行优选,采用面向对象的最近邻方法提取研究区毛竹林分布信息。为了比较基于最优特征的面向对象的分类结果,另采用CART决策树方法在相同的分割参数和训练样本前提下,通过样本构建决策树分类规则,对研究区进行分类并提取竹林信息。【结果】1)通过Relief F特征优选方法对分类特征进行优选,大幅提高了毛竹林样本的分类精度,与特征优选前相比,毛竹林样本分类精度由68%提高到88%,优选的红波段均值、绿波段均值、红波段均质纹理、红波段熵纹理和NDVI植被指数均值5个特征能够精确地提取研究区毛竹林分布信息,其用户精度和生产者精度分别达到97%和95%;2)基于CART决策树面向对象的研究区毛竹林用户精度和生产者精度均低于基于最优特征的最近邻分类结果,主要原因是CART决策树中毛竹林、针叶林和阔叶林之间的误分相对较高。【结论】Relief F算法特征优选时注重特征的分类能力,筛选的特征参与面向对象分割提取的毛竹林分布信息高于同类研究,可为面向对象多尺度分割森林资源遥感分类时特征的选取提供一个更为科学合理的方法。 展开更多

关键词 毛竹林 relieff算法 特征优选 面向对象 SPOT5遥感影像

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基于加速度传感器的人体运动行为识别研究 被引量：16

18

作者 张洁 《自动化与仪器仪表》 2016年第3期228-229,234,共3页

基于单个加速度传感器的人体运动行为识别进行研究,文中分析了人体运动监测系统组成及人体动作识别中的加速度数据采集、数据预处理、特征提取、基于SVM的分类识别过程,最后对文中的识别机制进行验证,结果表明:该识别方法的准确度较高。

关键词 加速度传感器 小波阀值去噪 PCA-relieff算法

原文传递

一种基于特征选择的面向对象遥感影像分类方法 被引量：11

19

作者 王永吉 孟庆岩 +3 位作者 杨健 孙云晓 李鹏 邢武杰 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第32期107-113,共7页

针对GF—1多空间分辨率遥感数据空间信息丰富,传统影像分类方法无法满足实际应用需要的问题,提出了一种基于特征选择的面向对象遥感影像分类方法——object-RJMC算法,即在影像分割及特征提取的基础上,运用Relief F算法和J-M(Jeffries-Ma... 针对GF—1多空间分辨率遥感数据空间信息丰富,传统影像分类方法无法满足实际应用需要的问题,提出了一种基于特征选择的面向对象遥感影像分类方法——object-RJMC算法,即在影像分割及特征提取的基础上,运用Relief F算法和J-M(Jeffries-Matusita)距离算法去除无关及冗余特征,筛选出适于各类别分类的特征,然后利用CART算法建立分类规则,完成分类过程。以GF-1号2 m、8 m和16 m空间分辨率的三组影像进行算法验证,并与object-CART和pixel-CART影像分类方法进行对比分析。实验结果显示object-RJMC算法的分类精度均高于object-CART和pixel-CART算法的分类精度;且对高空间分辨率的影像分类效果要优于对中低空间分辨率影像的分类效果。该算法减少了特征选择及规则建立的人工干预,克服了以像素为单位的分类算法中由于缺少空间邻域信息而产生孤立、离散、不连通分类结果的问题,可有效地提高GF-1遥感影像分类精度。 展开更多

关键词 面向对象 特征选择 relieff算法 J-M( Jeffries-Matusita)距离 CART算法

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基于模糊聚类的城市快速路交通流状态划分 被引量：8

20

作者 殷俊杰 丁宏飞 +1 位作者 薄雾 钟媚 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第4期652-655,共4页

针对城市快速路交通流状态分类的问题,提出了一种改进的模糊C均值(FCM)算法。结合层次聚类算法和FCM聚类算法,运用层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心,并通过Relief F特征加权对影响交通状态的不同特征指标赋予相应的权值,最终用... 针对城市快速路交通流状态分类的问题,提出了一种改进的模糊C均值(FCM)算法。结合层次聚类算法和FCM聚类算法,运用层次聚类算法得到最佳聚类数和初始聚类中心,并通过Relief F特征加权对影响交通状态的不同特征指标赋予相应的权值,最终用FCM算法再次聚类得出交通流状态的分类结果。以VISSIM为工具,对该方法进行了模拟。对比分析结果显示,所提出的方法能够提高城市快速路交通流状态分类的效果。 展开更多

关键词 交通状态 模糊聚类 层次聚类 特征加权 relief f算法

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