露天采矿爆破振动对民房破坏的旋转森林预测模型 被引量：26

1

作者 邵良杉 赵琳琳 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期58-63,共6页

针对爆破振动对民房破坏问题,应用因子分析及旋转森林理论,选取爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁构造柱、施工质量、场地条件为影响因素。建立基于因子分析的露天采矿爆破振动对... 针对爆破振动对民房破坏问题,应用因子分析及旋转森林理论,选取爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁构造柱、施工质量、场地条件为影响因素。建立基于因子分析的露天采矿爆破振动对民房破坏的旋转森林预测模型。利用现场实测32组爆破数据作为学习样本进行训练。采用回代估计方法进行检验,误判率为1/32。用另外12组爆破试验数据作为测试样本进行预测。结果表明,就爆破振动对民房破坏而言,灰缝强度、房屋高度、屋盖形式、圈梁构造柱及施工质量与其相关程度较高。用模型所得预测结果的误判率为1/6。 展开更多

关键词 露天采矿 爆破振动 民房破坏 旋转森林 因子分析

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旋转森林模型在滑坡易发性评价中的应用研究 被引量：19

2

作者 刘渊博 牛瑞卿 +1 位作者 于宪煜 张凯翔 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期959-964,共6页

以三峡库区万州段为研究区,从多源空间数据中提取29个致灾因子作为区域滑坡易发性分析的评价指标,在数字高程模型基础上采用集水区重叠法划分斜坡单元,构建旋转森林集成学习模型,定量预测滑坡空间易发性,并生成滑坡易发性分区图。在易... 以三峡库区万州段为研究区,从多源空间数据中提取29个致灾因子作为区域滑坡易发性分析的评价指标,在数字高程模型基础上采用集水区重叠法划分斜坡单元,构建旋转森林集成学习模型,定量预测滑坡空间易发性,并生成滑坡易发性分区图。在易发性分区图中,高易发区占11.6%,主要分布在万州主城区和长江及支流两岸;不易发区占45.6%,主要分布在人类工程活动低、植被覆盖度高的区域。采用受访者工作特征曲线和曲线下面积对旋转森林模型的滑坡易发性进行评价,结果显示该模型的预测精度为90.7%,其预测能力优于C4.5决策树。研究表明,应用旋转森林进行滑坡易发性评价具有预测能力强、精度高等优点。 展开更多

关键词 旋转森林 易发性评价 集成学习 滑坡

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利用旋转森林变换的异构多分类器集成算法 被引量：15

3

作者 毛莎莎 熊霖 +2 位作者 焦李成 张爽 陈博 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期48-53,共6页

为了增强集成系统中各分类器之间的差异性,提出了一种使用旋转森林策略集成两种不同模型分类器的方法,即异构多分类器集成学习算法.首先采用旋转森林对原始样本集进行变换划分,获得新的样本集;然后通过特定比例选择分类精度高的支撑矢... 为了增强集成系统中各分类器之间的差异性,提出了一种使用旋转森林策略集成两种不同模型分类器的方法,即异构多分类器集成学习算法.首先采用旋转森林对原始样本集进行变换划分,获得新的样本集;然后通过特定比例选择分类精度高的支撑矢量机或分类速度较快的核匹配追踪作为基本的集成个体分类器,并对新样本集进行分类,获得其预测标记;最后结合两种模型下的预测标记.该算法通过结合两种不同分类器模型,实现了精度和速度互补,将二者混合集成后改善了集成系统泛化误差,相比单个模型集成提高了系统分类性能.对UCI数据集和遥感图像数据集的仿真实验结果表明,文中算法相比单一分类器集成缩短了运行时间,同时提高了系统的分类准确率. 展开更多

关键词 集成分类器 旋转森林 支撑矢量机 核匹配追踪

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高光谱遥感影像多级联森林深度网络分类算法 被引量：14

4

作者 武复宇 王雪 +2 位作者 丁建伟 杜培军 谭琨 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期439-453,共15页

高光谱遥感技术在环境监测、应急保障、精细地物提取等方面有着广泛的应用,随着高分五号高光谱数据的正式发布,高光谱遥感技术将发挥更重要的作用。遥感影像分类作为高光谱遥感影像信息处理的重要部分,已成为当前研究重点。本文针对传... 高光谱遥感技术在环境监测、应急保障、精细地物提取等方面有着广泛的应用,随着高分五号高光谱数据的正式发布,高光谱遥感技术将发挥更重要的作用。遥感影像分类作为高光谱遥感影像信息处理的重要部分,已成为当前研究重点。本文针对传统多级联森林深度学习中模型复杂、无法利用基分类器差异信息、对类间差异较小的样本无法正确区分等不足,提出了一种改进的多级联森林深度学习模型,在模型框架中,分别采用了随机森林和旋转森林作为基分类器,并引入逻辑回归分类器作为判别器用于训练层扩展。相较于传统的深度神经网络,改进的多级联森林深度网络超参数较少且能够自适应确定训练层,更方便进行模型优化。实验采用了高分五号数据集及两个公开的高光谱数据集(Indian Pines数据集及Pavia University数据集)进行精度评定,同时选择了传统分类器支持向量机、深度置信网等模型作为对比分析。实验结果表明,改进的多级联森林深度学习模型能有效地进行高光谱遥感影像分类,且较传统的分类方法精度有所提升。 展开更多

关键词 遥感 高光谱遥感分类 多级联森林 旋转森林 集成学习 深度学习

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融合高分夜光和Landsat OLI影像的不透水面自动提取方法 被引量：13

5

作者 唐鹏飞 苗则朗 +2 位作者 林聪 杜培军 郭山川 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期128-136,共9页

针对监督分类提取不透水面需要人工获取大量训练样本的制约,提出了一种亚米级高空间分辨率夜光遥感影像引导下的不透水面自动提取方法。以夜光强度信息作为先验知识,判别对应地理位置的Landsat8 OLI影像像元为不透水面正负训练样本后,提... 针对监督分类提取不透水面需要人工获取大量训练样本的制约,提出了一种亚米级高空间分辨率夜光遥感影像引导下的不透水面自动提取方法。以夜光强度信息作为先验知识,判别对应地理位置的Landsat8 OLI影像像元为不透水面正负训练样本后,提取OLI影像的光谱和纹理特征构建特征集,利用集成ELM分类器提取不透水面。选择全球4个具有代表性的城市作为试验区进行验证,结果显示,该方法在4个试验区的不透水面提取精度均超过93%,Kappa系数均在0.87以上。对比BCI指数与人工选取训练样本的不透水面提取结果,发现该方法在4个试验区的总体精度均优于指数法,主要原因是该方法相较于BCI指数法可以更有效地区分裸土和不透水面。提出的自动提取方法在3个试验区的总体精度高于或接近人工样本分类方法,但在哈尔滨试验区的总体精度略低,主要是因为在自动选择样本过程中灯光强度弱的不透水面未被选为正样本导致部分漏提。研究表明,高分辨率夜光数据可以作用遥感影像解译与地物提取的先验知识,引导自动分类提取模型的构建,具有较高的实用性。 展开更多

关键词 不透水面 夜光遥感 极限学习机 旋转森林

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基于旋转森林集成学习的涉恐实体挖掘研究 被引量：12

6

作者 孙菲菲 林平 曹卓 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2015年第5期190-195,共6页

近期,我国出现了一系列暴力恐怖袭击事件,面临的反恐形势日趋严峻。传统的被动警务防范模型弊端日益凸显,亟需有效应对恐怖袭击的智能化防范策略。作为近年来的研究热点,数据挖掘技术和应用发展迅速。文章充分利用数据挖掘的前沿技术和... 近期,我国出现了一系列暴力恐怖袭击事件,面临的反恐形势日趋严峻。传统的被动警务防范模型弊端日益凸显,亟需有效应对恐怖袭击的智能化防范策略。作为近年来的研究热点,数据挖掘技术和应用发展迅速。文章充分利用数据挖掘的前沿技术和成果,提出了一个相对完整的涉恐实体挖掘模型,以期为反恐实战工作服务。其中,简要介绍针对中文和维吾尔文非结构化文本数据的挖掘流程,提出一个有效应用于识别和预测涉恐实体的基于旋转森林的集成分类模型,并用实验证明这一模型较之一般的分类器会有更优越的分类性能。 展开更多

关键词 反恐 非结构化文本 数据挖掘 旋转森林 集成学习

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一种改进的旋转森林分类算法 被引量：12

7

作者 韩敏 刘贲 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2896-2900,共5页

随着信息技术的发展,人们获取的数据量越来越大,数据类型也趋于复杂,如何更好地处理这些数据,以取得好的分类结果,是一个挑战性的工作。该文提出一种将旋转森林(ROtation Forest,ROF)算法与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)神... 随着信息技术的发展,人们获取的数据量越来越大,数据类型也趋于复杂,如何更好地处理这些数据,以取得好的分类结果,是一个挑战性的工作。该文提出一种将旋转森林(ROtation Forest,ROF)算法与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)神经网络相结合的混合算法(ROF-ELM),在改善原始旋转森林算法中存在的过拟合现象的同时提高算法的分类精度。在基于UCI数据集以及实际遥感影像分类的实验仿真中,相比传统的集成分类算法,ROF-ELM提高了分类精度,同时具有更强的稳定性与泛化性能。 展开更多

关键词 特征提取 旋转森林 极限学习机 集成分类器

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一种基于旋转森林的集成协同训练算法 被引量：10

8

作者 刘敏 谢伙生 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第30期172-175,共4页

集成协同训练算法(ensemble co-training)是将集成学习(ensemble learning)和协同训练算法(co-training)相结合的半监督学习方法,旋转森林(rotation forest)是利用特征提取来构造基分类器差异性的集成学习方法,在对现有的集成协同训练... 集成协同训练算法(ensemble co-training)是将集成学习(ensemble learning)和协同训练算法(co-training)相结合的半监督学习方法,旋转森林(rotation forest)是利用特征提取来构造基分类器差异性的集成学习方法,在对现有的集成协同训练算法研究基础上,提出了基于旋转森林的协同训练算法--ROFCO,该方法重在利用未标记数据提高基分类器之间的差异性和特征提取效果,使基分类器的泛化误差保持不变或下降的同时,能保持甚至提高基分类器之间的差异性,提高集成效果。实验结果表明该方法能取得较好效果。 展开更多

关键词 集成协同训练 旋转森林 差异性 特征提取 旋转森林的协同训练方法(ROFCO)

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结合旋转森林和Ada Boost分类器的多标签文本分类方法 被引量：10

9

作者 韩栋 王春华 肖敏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第12期3655-3658,共4页

针对一些多标签文本分类算法没有考虑文本—术语相关性和准确率不高的问题,提出一种结合旋转森林和Ada Boost分类器的集成多标签文本分类方法。首先,通过旋转森林算法对样本集进行分割,通过特征变换将各样本子集映射到新的特征空间,形... 针对一些多标签文本分类算法没有考虑文本—术语相关性和准确率不高的问题,提出一种结合旋转森林和Ada Boost分类器的集成多标签文本分类方法。首先,通过旋转森林算法对样本集进行分割,通过特征变换将各样本子集映射到新的特征空间,形成多个具有较大差异性的新样本子集。然后,基于Ada Boost算法,在样本子集中通过多次迭代构建多个Ada Boost基分类器。最后,通过概率平均法融合多个基分类器的决策结果,以此作出最终标签预测。在四个基准数据集上的实验结果表明,该方法在平均精确度、覆盖率、排名损失、汉明损失和1-错误率方面都具有优越的性能。 展开更多

关键词 多标签文本分类 文本—术语相关性 旋转森林 特征变换 ADA Boost分类器

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基于深度学习的miRNA与疾病相关性预测算法 被引量：8

10

作者 王磊 徐涛 +4 位作者 宋传东 王海峰 尤著宏 宋克俭 闫欣 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期870-877,共8页

大量研究表明,microRNA(miRNA)在人类复杂疾病研究中发挥着重要作用.识别miRNA与疾病之间的关系对于提高复杂疾病的治疗水平具有重要意义.然而,传统实验方式常受限于小规模和高成本,因此迫切需要计算模拟的方式快速有效地预测miRNA-疾... 大量研究表明,microRNA(miRNA)在人类复杂疾病研究中发挥着重要作用.识别miRNA与疾病之间的关系对于提高复杂疾病的治疗水平具有重要意义.然而,传统实验方式常受限于小规模和高成本,因此迫切需要计算模拟的方式快速有效地预测miRNA-疾病间的潜在关系.本文通过结合深度学习的堆叠自动编码器算法与旋转森林分类器对miRNA-疾病间关系进行预测.该方法能够有效抽取出融合了疾病语义相似性、miRNA功能相似性和miRNA序列信息的高级特征并对其进行准确分类.在交叉验证实验中,该方法在HMDD v3.0数据集上取得90.30%的预测准确率.此外,我们还在人类复杂疾病乳腺肿瘤上做了案例研究.结果,模型预测得分最高的前30个疾病关联miRNA中28个得到了证实.这些优异的结果表明,该算法是一种有效预测miRNA-疾病关系的工具,能够为生物实验提供高可靠的疾病关联miRNA候选物. 展开更多

关键词 深度学习 miRNA-疾病关系 堆叠自动编码器 旋转森林

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用高分一号卫星数据识别多时相山区积雪 被引量：6

11

作者 李成蹊 肖鹏峰 +2 位作者 冯学智 朱榴骏 宋明明 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2017年第2期71-78,共8页

针对目前从高分辨率遥感图像中提取多时相山区积雪信息精度较低、效率不高的问题,基于高分一号卫星数据,提出了一种基于多视图的多时相山区积雪提取方法。该方法基于GF-1卫星3个时相的图像数据,将多时相遥感图像视为多个视图,通过空间... 针对目前从高分辨率遥感图像中提取多时相山区积雪信息精度较低、效率不高的问题,基于高分一号卫星数据,提出了一种基于多视图的多时相山区积雪提取方法。该方法基于GF-1卫星3个时相的图像数据,将多时相遥感图像视为多个视图,通过空间约束构建积雪识别多视图。针对山区阴影的巨大影响的问题,提出了将积雪分为非阴影区积雪和阴影区积雪2个类别,分别进行训练样本的选取。仅通过一次样本选取,运用旋转森林算法,基于多视图构建面向多时相的识别模型,实现多时相遥感图像的积雪识别。实验结果表明,3个时相识别结果的F值分别达到0.941、0.951和0.945,精度较高,且具有较高的效率,具有实际应用价值。 展开更多

关键词 高分一号 多视图 多时相 积雪识别 旋转森林

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混合型超级电容器电源失效自动化监测方法

12

作者 钟振鑫 《自动化与仪表》 2024年第6期124-126,136,共4页

敏感特征量可以用于监测电容器电源的状态,该文以其为基础研究基于敏感特征量与机器学习的混合型超级电容器电源失效自动化监测方法。构建混合型超级电容器电源系统数学模型后,获得电容器电源在运行过程中的电压、电流等基础数据,使用... 敏感特征量可以用于监测电容器电源的状态,该文以其为基础研究基于敏感特征量与机器学习的混合型超级电容器电源失效自动化监测方法。构建混合型超级电容器电源系统数学模型后,获得电容器电源在运行过程中的电压、电流等基础数据,使用时域法计算敏感特征量ESR值,再将其作为输入,利用随机森林模型和旋转森林模型组建多联级森林深度网络,输出混合型超级电容器电源失效监测结果。实验表明,该方法可有效获取混合型超级电容器电源运行过程中的电流,并准确计算其敏感特征量ESR值,同时获得混合型超级电容器电源失效自动化监测结果。 展开更多

关键词 敏感特征量 机器学习 旋转森林 时域法 灵敏度

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基于改进旋转森林算法的窃电检测研究

13

作者 刘建锋 梅智聪 +2 位作者 刘梦琪 周海 董倩雯 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期93-104,共12页

如何准确检测出用户侧窃电行为是长期存在于各供电公司一个难点,传统的窃电检测方案均存在一定的局限性。针对窃电检测领域正负类样本高度不平衡,且单一分类模型表现不佳的问题,提出一种基于改进旋转森林算法的窃电检测方法。旋转森林... 如何准确检测出用户侧窃电行为是长期存在于各供电公司一个难点,传统的窃电检测方案均存在一定的局限性。针对窃电检测领域正负类样本高度不平衡,且单一分类模型表现不佳的问题,提出一种基于改进旋转森林算法的窃电检测方法。旋转森林算法采用主成分分析(principal component analysis,PCA)进行特征提取,利用原始训练集的所有主成分训练每个基分类器。在经典的旋转森林算法基础上,使用改进合成少数类过采样(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)算法平衡样本子集中的正负类样本;使用Bagging算法中的Bootstrap抽样对训练子集进一步抽样;按准确率对基分类器进行选择性集成等3个方面的改进。算例使用华东某地区实际用户数据,结果表明所提窃电检测方法对比单一分类模型和现有集成学习策略,在多项评价指标下均取得更好的效果。 展开更多

关键词 窃电检测 集成学习 改进SMOTE算法 旋转森林 特征工程

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基于RF-ELM模型的边坡稳定性预测研究 被引量：6

14

作者 邵良杉 马寒 温廷新 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期93-98,共6页

为实现对边坡稳定性的有效预测,将极限学习机算法与旋转森林算法相结合,并依据影响边坡稳定性的六项重要因素,建立了边坡稳定性预测的RF-ELM预测模型。该模型是以极限学习机算法为基分类器,以旋转森林算法为框架的集成学习模型,利用UCI... 为实现对边坡稳定性的有效预测,将极限学习机算法与旋转森林算法相结合,并依据影响边坡稳定性的六项重要因素,建立了边坡稳定性预测的RF-ELM预测模型。该模型是以极限学习机算法为基分类器,以旋转森林算法为框架的集成学习模型,利用UCI数据库中三组数据集验证了该集成模型确实提高了ELM的预测性能。将RF-ELM模型应用于边坡稳定性的预测问题中,结合39组工程实例数据进行预测实验,结果表明该模型具有较高的预测精度,可有效的对边坡稳定性进行预测。 展开更多

关键词 边坡稳定性 极限学习机 旋转森林 分类器集成

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机器学习方法在九寨沟县自然保护地植被解译中的应用 被引量：1

15

作者 付小丽 周文佐 +1 位作者 周新尧 李凤 《自然保护地》 CSCD 2023年第2期53-65,共13页

明确自然保护地的植被类型和空间分布,在改善生态环境质量与维护国家生态安全等方面具有重要参考意义。本文基于Sentinel-2A遥感影像数据,利用随机森林算法和旋转森林算法对九寨沟县自然保护地植被进行分类,并结合植被类型图与坡度、坡... 明确自然保护地的植被类型和空间分布,在改善生态环境质量与维护国家生态安全等方面具有重要参考意义。本文基于Sentinel-2A遥感影像数据,利用随机森林算法和旋转森林算法对九寨沟县自然保护地植被进行分类,并结合植被类型图与坡度、坡向以及高程数据对研究区内各植被类型的空间分布特征进行分析。研究结果表明:1)旋转森林算法分类效果优于随机森林算法,总体精度为85.73%,Kappa系数为0.83;2)九寨沟县植被在阴坡和半阴坡朝向生长较好,各植被类型集中分布于坡度16°~45°范围内,且区域内植被分布垂直地带性明显,海拔由低到高陆续出现的主要植被类型为栽培植被、灌丛、阔叶林、针阔混交林、针叶林以及草地。 展开更多

关键词 植被解译 自然保护地 随机森林 旋转森林 植被类型 空间分布 九寨沟县

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用于木马流量检测的集成分类模型 被引量：5

16

作者 兰景宏 刘胜利 +1 位作者 吴双 王东霞 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期84-89,共6页

针对传统集成学习方法运用到木马流量检测中存在对训练样本要求较高、分类精度难以提升、泛化能力差等问题,提出了一种木马流量检测集成分类模型。对木马通信和正常通信反映在流量统计特征上的差别进行区分,提取行为统计特征构建训练集... 针对传统集成学习方法运用到木马流量检测中存在对训练样本要求较高、分类精度难以提升、泛化能力差等问题,提出了一种木马流量检测集成分类模型。对木马通信和正常通信反映在流量统计特征上的差别进行区分,提取行为统计特征构建训练集。通过引入均值化的方法对旋转森林算法中的主成分变换进行改进,并采用改进后的旋转森林算法对原始训练样本进行旋转处理,选取朴素贝叶斯、C4.5决策树和支持向量机3种差异性较大的分类算法构建基分类器,采用基于实例动态选择的加权投票策略实现集成并产生木马流量检测规则。实验结果表明:该模型充分利用了不同训练集之间的差异性以及异构分类器之间的互补性,在误报率不超过4.21%时检测率达到了96.30%,提高了木马流量检测的准确度和泛化能力。 展开更多

关键词 木马流量 集成学习 旋转森林 异构分类器 加权投票

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面向基因数据分类的核主成分分析旋转森林算法 被引量：5

17

作者 陆慧娟 刘亚卿 +2 位作者 孟亚琼 关伟 刘砚秋 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2017年第10期1570-1578,共9页

旋转森林(rotation forest,Ro F)是一种运用线性分析理论和决策树的集成分类算法,在分类器个数较少的情况下仍可以取得良好的结果,同时能保证集成分类的准确性。但对于部分基因数据集,存在线性不可分的情况,原始的算法分类效果不佳。提... 旋转森林(rotation forest,Ro F)是一种运用线性分析理论和决策树的集成分类算法,在分类器个数较少的情况下仍可以取得良好的结果,同时能保证集成分类的准确性。但对于部分基因数据集,存在线性不可分的情况,原始的算法分类效果不佳。提出了一种运用核主成分分析变换的旋转森林算法(rotation forest algorithm based on kernel principal component analysis,KPCA-Ro F),选择高斯径向基核函数和主成分分析的方法对基因数据集进行非线性映射和差异性变化,着重于参数的选择问题,再利用决策树算法进行集成学习。实验证明,改进后的算法能很好地解决数据线性不可分的情形,同时也提高了基因数据集上的分类精度。 展开更多

关键词 核函数 主成分分析 决策树 旋转森林 基因数据分类

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基于旋转森林的Landsat-8影像森林植被分类 被引量：4

18

作者 梁晰雯 赵颖慧 +1 位作者 甄贞 魏庆彬 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期39-48,共10页

以黑龙江大兴安岭塔河林业局瓦拉干林场2013年的Landsat8 OLI影像为数据源,在光谱特征基础上,增加归一化植被指数、纹理特征和地形特征,得到3种特征组合(光谱特征和NDVI(F1);光谱特征、NDVI和纹理特征结合(F2);光谱特征、NDVI、纹理特... 以黑龙江大兴安岭塔河林业局瓦拉干林场2013年的Landsat8 OLI影像为数据源,在光谱特征基础上,增加归一化植被指数、纹理特征和地形特征,得到3种特征组合(光谱特征和NDVI(F1);光谱特征、NDVI和纹理特征结合(F2);光谱特征、NDVI、纹理特征和地形特征结合(F3)),将旋转森林算法分别应用于3种特征组合下的森林植被分类,获得分类精度最高的特征组合;之后利用最佳特征组合将旋转森林与最大似然分类法和支持矢量机2种分类方法进行对比和精度验证分析。结果表明:利用旋转森林算法并结合光谱特征、NDVI、纹理特征和地形特征的特征组合分类精度最高,为87.54%,比F1和F2特征组合的精度分别提高了11.08%和3.39%。比较不同分类方法,旋转森林算法进行森林植被的分类精度比最大似然法和支持矢量机方法的分类精度分别提高了13.24%和5.39%。由于旋转森林算法稳定性好,在植被分类中受山地阴影的影响较少,因此在分类图中"椒盐"现象最少,图像更加清晰,分类效果最好。 展开更多

关键词 Landsat-8 旋转森林 森林植被分类 主成分分析

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基于无人机的乡村土地利用遥感分类研究

19

作者 叶谋鑫 龚辉 《经济技术协作信息》 2023年第12期0256-0258,共3页

本文利用无人机可见光影像,结合随机森林、支持向量机和旋转森林三种分类算法对广东省云浮市新兴县部分乡村区域进行土地利用分类并对比分类精度。结果表明,利用无人机数据可以有效地开展乡村土地利用与土地覆盖分类;随机森林分类方法... 本文利用无人机可见光影像,结合随机森林、支持向量机和旋转森林三种分类算法对广东省云浮市新兴县部分乡村区域进行土地利用分类并对比分类精度。结果表明,利用无人机数据可以有效地开展乡村土地利用与土地覆盖分类;随机森林分类方法的总体分类精度最高,为 95.32%,Kappa 系数为 0.937;相比于其他两种算法,随机森林方法在针对厘米级无人机数据在乡村地区的分类中具有更好的优势。 展开更多

关键词 无人机影像 随机森林 旋转森林 土地利用分类

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基于IFOA-RotGBM的矿用挖掘机发动机故障诊断

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作者 顾清华 孙文静 李学现 《金属矿山》 CAS 北大核心 2023年第9期156-163,共8页

针对矿山挖掘机发动机工作机理复杂、故障诊断效率低且精度不高的问题,提出了一种基于IFOA优化RotGBM的矿用挖掘机发动机故障诊断方法。首先利用随机森林-递归特征消除法(RF-RFE)对采集的挖掘机发动机故障数据进行特征提取,剔除冗余不... 针对矿山挖掘机发动机工作机理复杂、故障诊断效率低且精度不高的问题,提出了一种基于IFOA优化RotGBM的矿用挖掘机发动机故障诊断方法。首先利用随机森林-递归特征消除法(RF-RFE)对采集的挖掘机发动机故障数据进行特征提取,剔除冗余不相关特征;其次提出了一种改进的果蝇优化算法(IFOA)对LightGBM进行超参数寻优;然后融合旋转森林和LightGBM生成RotGBM,构建了新的故障诊断模型;最后利用某矿山挖掘机发动机故障数据对模型进行了验证,并与其他常用方法进行了性能对比分析。仿真结果表明:所提方法的诊断性能优于其他诊断方法,能达到98.31%的诊断精度,0.22%的误报率和2.5%的漏检率,满足矿山挖掘机发动机的故障诊断要求。 展开更多

关键词 矿用挖掘机发动机 故障诊断 旋转森林 LightGBM FOA

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