基于mRMR特征优选算法的多光谱遥感影像分类效率精度分析 被引量：20

1

作者 程希萌 沈占锋 +2 位作者 邢廷炎 夏列钢 吴田军 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2016年第6期815-823,共9页

在遥感图像分类过程中,进行合理的特征优选操作,将有助于提高分类器的分类效率及精度。本文以淮南地区资源三号卫星多光谱遥感影像数据为例,采用二值离散化、直方图法及F统计法3种计算方法实现m RMR(minimal-RedundancyMaximal-Relevan... 在遥感图像分类过程中,进行合理的特征优选操作,将有助于提高分类器的分类效率及精度。本文以淮南地区资源三号卫星多光谱遥感影像数据为例,采用二值离散化、直方图法及F统计法3种计算方法实现m RMR(minimal-RedundancyMaximal-Relevance)算法特征优选过程。根据3种方法所得到的特征优选结果及全部特征信息,分别采用C5.0决策树和K近邻2种分类器进行图像分类实验,并利用目视解译方法对不同方法组合的影像分类结果进行精度验证。实验结果表明,利用3种计算方法实现m RMR特征优选算法对不同分类器的影响程度不同:在分类效率方面,C5.0决策树分类器可提高36.84%,而K近邻分类器可提高72.05%;在分类精度方面,C5.0决策树分类器能保证分类精度大致不变,总体分类精度可提高0.60%,Kappa系数可提高0.80%,而K近邻分类器总体分类精度可提高4.34%,Kappa系数可提高7.90%。 展开更多

关键词 mrmr算法 多光谱影像 互信息 特征优选 图像分类

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基于AdaBoost模型和mRMR算法的小麦白粉病遥感监测 被引量：16

2

作者 马慧琴 黄文江 +6 位作者 景元书 董莹莹 张竞成 聂臣巍 唐翠翠 赵晋陵 黄林生 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期162-169,共8页

除选择合适的建模方法外,选择合适的特征选择算法来优选建模特征对提高作物病害的遥感监测水平具有重要作用。选取陕西省关中平原西部小麦白粉病为对象,基于Landsat 8遥感影像共提取了18个特征变量,通过相关性分析(correlation analysis... 除选择合适的建模方法外,选择合适的特征选择算法来优选建模特征对提高作物病害的遥感监测水平具有重要作用。选取陕西省关中平原西部小麦白粉病为对象,基于Landsat 8遥感影像共提取了18个特征变量,通过相关性分析(correlation analysis,CA)和最小冗余最大相关(minimum redundancy maximum relevance,mRMR)2种特征选择算法筛选出了2组不同的特征变量,分别将其输入Fisher线性判别分析(Fisher linear discriminant analysis,FLDA)、支持向量机(support vector machine,SVM)和AdaBoost 3种方法,构建小麦白粉病发生严重程度监测模型,并对其进行精度验证与对比分析。结果表明,2种AdaBoost模型对小麦白粉病发生严重程度的总体监测精度分别比FLDA模型和SVM模型高出27.9%、27.9%和14.0%、9.3%,mRMR算法筛选特征所建FLDA、SVM及AdaBoost监测模型的总体监测精度分别比CA筛选特征所建模型高出7.0%、11.7%和7.0%,且mRMR算法筛选特征结合AdaBoost方法所建监测模型的精度和Kappa系数分别为88.4%和0.807,为所有模型中最高。说明将AdaBoost方法用于作物病害遥感监测效果较好,在作物病害监测模型的特征变量选择中mRMR算法比常用CA算法更具优势。研究结果可为其他作物病害遥感监测提供方法参考。 展开更多

关键词 病害 遥感 监测 小麦 mrmr算法 ADABOOST方法

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基于GF-1遥感影像和relief-mRMR-GASVM模型的小麦白粉病监测 被引量：12

3

作者 黄林生 阮超 +3 位作者 黄文江 师越 彭代亮 丁文娟 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第15期167-175,314,共10页

选择合适的建模和特征选择算法对提高作物病害的遥感监测水平有着重要的作用。研究以河北省小麦白粉病为研究对象,基于GF-1/WFV数据共提取了4个波段反射率数据和10个对作物长势和胁迫敏感的植被指数作为初选特征。针对常用的特征提取算... 选择合适的建模和特征选择算法对提高作物病害的遥感监测水平有着重要的作用。研究以河北省小麦白粉病为研究对象,基于GF-1/WFV数据共提取了4个波段反射率数据和10个对作物长势和胁迫敏感的植被指数作为初选特征。针对常用的特征提取算法relief算法筛选出的特征存在冗余性的问题,提出了一种relief结合最小冗余最大相关(minimum redundancy maximum relevance,m RMR)的特征降维算法(relief-m RMR)。首先,通过relief算法计算出各特征的权重系数,对特征集进行加权;然后利用m RMR算法选出与类别具有最小冗余性的特征,利用支持向量机(support vector machine,SVM)对河北白粉病进行监测,并用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的SVM(GASVM)建立了白粉病的监测模型(relief-m RMR-GASVM),将监测结果分别与SVM和网格寻优(grid search,GS)算法优化的SVM(GSSVM)的监测结果进行对比分析,同时比较了该方法与Ada Boost、粒子群(Pso)优化的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,Pso-LSSVM)和随机森林(random forest,RF)3种方法的优越性。结果表明,relief-m RMR算法筛选出的特征与GASVM、SVM和GSSVM建立的监测模型精度比传统relief算法筛选特征所建模型的精度分别提高了14.3个百分点、7.2个百分点和7.1个百分点,比传统m RMR算法筛选特征所建模型的精度分别提高了14.3个百分点、14.3个百分点和14.2个百分点。relief-m RMR算法结合GASVM建立的监测模型精度为所有模型中最高,精度为85.7个百分点,分别比SVM和GSSVM所建监测模型精度提高了21.4个百分点和7.2个百分点。此外,GF-1数据结合relief-m RMR-GASVM模型的监测精度分别高出Ada Boost、Pso-LSSVM和RF方法21.4个百分点、14.3个百分点和7.1个百分点。说明GF-1数据结合relief-m RMR-GASVM模型可用于小麦白粉病的遥感监测。 展开更多

关键词 病害 遥感 监测 小麦 白粉病 支持向量机 RELIEF算法 mrmr算法

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基于改进的MRMR算法和代价敏感分类的财务预警研究 被引量：12

4

作者 罗康洋 王国强 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2020年第3期77-85,共9页

针对上市公司财务预警数据呈现出的高维和不平衡的双重特性,基于改进的MRMR算法和代价敏感分类构建财务预警模型并进行实证分析。首先,为了克服财务预警数据的不平衡性对特征选择和分类的不利影响,使用组合采样技术SMOTE+ENN进行数据平... 针对上市公司财务预警数据呈现出的高维和不平衡的双重特性,基于改进的MRMR算法和代价敏感分类构建财务预警模型并进行实证分析。首先,为了克服财务预警数据的不平衡性对特征选择和分类的不利影响,使用组合采样技术SMOTE+ENN进行数据平衡化处理。其次,利用绝对值余弦度量构建改进的MRMR算法并进行特征选择。最后,将支持向量机、L2-逻辑回归和CART决策树及其对应代价敏感模型作为比较模型进行财务预警研究。通过大量实证分析显示,SMOTE+ENN的引入有效提升了ST公司样本及其对应特征的重要性。在不影响财务预警模型总体分类性能的前提下,改进的MRMR算法可以得到更为简洁的预测特征集,且组合模型MRMR_FDAQ+CSSVM的预测结果最优,因此建议优先将该模型应用于上市公司财务危机的预测。 展开更多

关键词 高维数据 不平衡数据集 财务预警 mrmr算法 代价敏感分类模型

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mRMR和PSO算法对神经网络预测模型优化效果

5

作者 杜润琪 于丹 +1 位作者 刘益民 岑悦 《煤气与热力》 2024年第1期6-9,34,共5页

提出利用最大相关和最小冗余(mRMR)算法、粒子群优化(PSO)算法,对BP神经网络预测模型进行优化。对某住宅楼进行供热负荷预测,评价3种神经网络预测模型(BP神经网络预测模型、mRMR-BP神经网络预测模型、PSO-mRMR-BP神经网络预测模型)的预... 提出利用最大相关和最小冗余(mRMR)算法、粒子群优化(PSO)算法,对BP神经网络预测模型进行优化。对某住宅楼进行供热负荷预测,评价3种神经网络预测模型(BP神经网络预测模型、mRMR-BP神经网络预测模型、PSO-mRMR-BP神经网络预测模型)的预测效果。在3种神经网络预测模型中,BP神经网络预测模型的预测效果最差,PSO-mRMR-BP神经网络预测模型的预测效果最佳。与BP神经网络预测模型相比,经过mRMR算法对输入变量进行筛选以及PSO算法对初始参数进行优化,PSO-mRMR-BP神经网络预测模型的预测效果显著提高。 展开更多

关键词 供热负荷 预测 BP神经网络 mrmr算法 PSO算法

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基于mRMR算法的滑坡多源特征选择 被引量：1

6

作者 张垚 《微处理机》 2023年第5期27-30,共4页

鉴于特征选择在滑坡灾害预测和预警中的重要性,为降低数据复杂度和提高预报模型的准确性,以陕西省子洲县滑坡重点整治示范区的监测数据为研究对象,提出一种基于最大相关最小冗余(mRMR)算法的滑坡灾害多源特征选择方法。通过对滑坡灾害... 鉴于特征选择在滑坡灾害预测和预警中的重要性,为降低数据复杂度和提高预报模型的准确性,以陕西省子洲县滑坡重点整治示范区的监测数据为研究对象,提出一种基于最大相关最小冗余(mRMR)算法的滑坡灾害多源特征选择方法。通过对滑坡灾害多源特征数据进行处理和分析,使用该算法选择出具有代表性和区分度的特征。实验结果表明,该方法可以有效选择出影响滑坡灾害发生的重要特征,特征选择后可减少传统传感器布置数量,降低初期投资成本,同时降低算法难度及计算时间并提高预报的准确性和实时性。 展开更多

关键词 特征选择 mrmr算法 滑坡灾害

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基于气象因素与特征选择的进港航班延误可解释预测研究

7

作者 王维莉 王逸文 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期162-171,共10页

航班延误预测对于提高旅客满意度和优化资源配置具有重要意义,然而,预测模型的不可见性限制了其进一步发展。为提高航班延误预测问题的准确性与可解释性,以某机场航线到港航班为例,在考虑机场不同气象因素的基础上,基于mRMR(max-Relevan... 航班延误预测对于提高旅客满意度和优化资源配置具有重要意义,然而,预测模型的不可见性限制了其进一步发展。为提高航班延误预测问题的准确性与可解释性,以某机场航线到港航班为例,在考虑机场不同气象因素的基础上,基于mRMR(max-Relevance and min-Redundancy)算法剔除冗余特征,筛选最优特征子集作为预测模型的输入,在比较多种机器学习算法后,选择Catboost算法,利用SHAP(Shapley Additive Explanation)归因分析方法,从局部解释和全局解释深入挖掘各因素对航班延误时间的不同影响程度,并采用偏依赖分析提取关键因素的最佳阈值。结果表明:经过特征选择后的Catboost预测模型能够更好地捕捉非线性特征,相比于未经过特征选择的模型,MAE(Mean Absolute Error)、RMSE(Root Mean Square Error)及MAPE(Mean Absolute Percentage Error)分别降低了3.84%,3.35%,4.22%,并利用DM(Diebold-Mariano)检验从统计学上检验模型的差异性;同时,航班延误时间受到多种气象特征以及前序延误等因素共同影响,其中,机场风速和降水量对延误时间有显著正向影响,而机场有效风力和能见度则对延误时间有显著负向影响。 展开更多

关键词 航空运输 航班延误预测 SHAP归因分析 进港航班 mrmr算法 Catboost算法

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基于MPGA的混合特征选择算法在驾驶压力检测中的应用 被引量：2

8

作者 张傲 陈兰岚 魏琛 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期125-132,共8页

针对多源生理信号应用于驾驶压力检测中存在信号种类多、特征维数高以及运算效率低的问题,提出了一种结合特征选择(ReliefF)算法、最大相关最小冗余(MRMR)算法和多种群遗传算法(MPGA)的混合特征选择算法。首先利用ReliefF算法计算特征... 针对多源生理信号应用于驾驶压力检测中存在信号种类多、特征维数高以及运算效率低的问题,提出了一种结合特征选择(ReliefF)算法、最大相关最小冗余(MRMR)算法和多种群遗传算法(MPGA)的混合特征选择算法。首先利用ReliefF算法计算特征信号的权重值,初选出对分类效果影响显著的特征子集;然后利用MRMR算法去掉冗余的特征,进一步精简特征子集;在此基础上采用MPGA挑选出效果最佳的特征子集。将该算法应用于驾驶压力检测,并与其他类似算法进行了对比。实验结果表明,该算法有效地消除了高维特征中的冗余信息,提高了特征选择阶段的运算效率且达到了很好的分类效果。 展开更多

关键词 生理信号 RELIEFF算法 mrmr算法 MPGA算法 特征选择 驾驶压力检测

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基因数据集混合特征选择算法研究 被引量：1

9

作者 马国娟 吴辰文 刘文祎 《测控技术》 2019年第10期71-75,共5页

基因数据的特点是高维度、小样本、大噪声,在处理过程中容易造成维数灾难和过度拟合等问题。针对这种情况提出一种新的基因数据集的特征选择方法,第一步是通过ReliefF算法对基因特征进行权重重要度的筛选;第二步是对筛选过的特征集合进... 基因数据的特点是高维度、小样本、大噪声,在处理过程中容易造成维数灾难和过度拟合等问题。针对这种情况提出一种新的基因数据集的特征选择方法,第一步是通过ReliefF算法对基因特征进行权重重要度的筛选;第二步是对筛选过的特征集合进行mRMR算法判断,留下与目标类别高度相关而其间相关性较小的基因特征;第三步利用邻域粗糙集特征选择算法对简化后的基因数据集进行寻优处理,选出最优化的特征基因子集。为了证明新算法的有效性,以SVM为分类器,使用外部交叉验证法对整个过程来计算,从而验证本文新特征选择方法的有效性。 展开更多

关键词 特征选择 RELIEFF算法 mrmr算法 邻域粗糙集 SVM

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一种基于近似马尔可夫毯的mRMR-PCA降维方法

10

作者 徐明月 邱均平 +1 位作者 林泽轩 顾彦 《评价与管理》 2022年第1期50-55,共6页

机器学习过程中样本数据含有过多冗余或不相关特征时,会增加学习模型的复杂度,降低模型学习的准确率。针对样本冗余或不相关特征删除的问题,提出了基于近似马尔可夫毯的最大相关最小冗余法与主成分分析法的二阶段特征降维方法。改进算... 机器学习过程中样本数据含有过多冗余或不相关特征时,会增加学习模型的复杂度,降低模型学习的准确率。针对样本冗余或不相关特征删除的问题,提出了基于近似马尔可夫毯的最大相关最小冗余法与主成分分析法的二阶段特征降维方法。改进算法结合马尔可夫毯和最小冗余最大相关算法的优势,以互信息为度量标准,根据特征与目标类的相关度、特征与特征的冗余筛选样本特征子集,并利用主成分分析法对所筛选的特征子集进行压缩,形成用于分类的综合特征集。最后以SVM、BP和KNN作为分类器进行样本分类实验,实验结果表明,改进算法在特征降维、分类准确率和分类耗时上均优于MB-mRMR算法与PCA算法。 展开更多

关键词 互信息 近似马尔可夫毯 mrmr算法 PCA 降维

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非均衡数据的债券违约预警研究

11

作者 程建华 徐恒宇 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2021年第3期86-93,共8页

将上海交易所和深证交易所发行的30只违约债券和468只未违约债券作为研究样本,将债券是否违约设定为一个二分类问题进行识别分析,针对该问题构建了基于SVM的ADmR-AdaboostSVM分类模型;从企业资本结构、盈利能力、现金流量、偿债能力4个... 将上海交易所和深证交易所发行的30只违约债券和468只未违约债券作为研究样本,将债券是否违约设定为一个二分类问题进行识别分析,针对该问题构建了基于SVM的ADmR-AdaboostSVM分类模型;从企业资本结构、盈利能力、现金流量、偿债能力4个评估因素中筛选16个预警指标,运用ADASYN方法进行过采样合成新样本点,将特征提取mRMR方法引入债券违约领域,得出长期负债率、资本收益率、成本费用利润率以及股权比例这4个变量作为债券违约的最终预警指标,在此基础上运用AdaboostSVM模型进行风险识别。研究结果表明:在建模过程中克服了样本非均衡化问题使得分类精度显著提高,同时通过解决高维数据冗余问题,识别违约债券的准确率进一步提高,反复验证表明该模型具有较强的稳健性和有效性,具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 债券违约 ADASYN算法 mrmr算法 AdaboostSVM

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基于Relief算法的汽车车载承压焊缝图像缺陷融合识别研究

12

作者 付琳 《环境技术》 2019年第5期143-148,共6页

当前汽车车载承压焊缝图像缺陷识别过程中的特征类别重叠,冗余度高,造成识别精度低,提出基于Relief算法的汽车车载承压焊缝图像缺陷融合识别方法。采用Relief算法计算汽车车载承压焊缝图像特征权值。利用最大相关最小冗余算法(mRMR)进... 当前汽车车载承压焊缝图像缺陷识别过程中的特征类别重叠,冗余度高,造成识别精度低,提出基于Relief算法的汽车车载承压焊缝图像缺陷融合识别方法。采用Relief算法计算汽车车载承压焊缝图像特征权值。利用最大相关最小冗余算法(mRMR)进行焊缝图像缺陷特征降维,通过互信息方法权衡特征和类别之间、特征和特征之间的相关度,选出与类别具有最大相关性、最小冗余性的图像特征,通过缺陷特征选择获取图像缺陷特征集合。对缺陷特征集合进行融合处理,得到待选特征子集。采用优化后的SVM分类器对待选子集进行分类,输出汽车车载承压焊缝图像缺陷融合识别结果。实验结果显示,本文方法能够有效除去冗余特征,区分缺陷特征类别,准确识别汽车车载承压焊缝图像缺陷。 展开更多

关键词 RELIEF算法 mrmr算法 汽车车载承压焊缝图像 缺陷识别 特征相关度

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基于mRMR算法的learning-to-rank错误定位

13

作者 李天舒 舒挺 ANGWECH KEVIN 《智能计算机与应用》 2021年第7期66-72,79,共8页

基于learning-to-rank技术构建频谱错误定位模型,从而实现高效的程序错误定位是当前的研究热点。然而,针对不同的程序和错误类型,如何生成有效的程序频谱特征集来训练错误定位模型,成为了极具挑战的问题。针对该问题,应用mRMR算法生成... 基于learning-to-rank技术构建频谱错误定位模型,从而实现高效的程序错误定位是当前的研究热点。然而,针对不同的程序和错误类型,如何生成有效的程序频谱特征集来训练错误定位模型,成为了极具挑战的问题。针对该问题,应用mRMR算法生成程序频谱特征集,提出一种learning-to-rank的错误定位新方法。该方法应用基因编程自动生成备选可疑度公式集,并利用mRMR算法从中选取一组公式子集,该子集中的可疑度公式具有与程序错误高相关且彼此之间低相关的特性。利用此可疑度公式子集结合程序频谱计算特征值输入机器学习算法,从而构造错误定位模型。实验结果表明,新方法不仅能够提高基于learning-to-rank错误定位的效率,也优于Naish1、Tarantula等传统SBFL方法。 展开更多

关键词 错误定位 mrmr算法 基因编程 排序学习

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基于联合分类的有效测试模式重选方法

14

作者 詹文法 张鲁萍 江健生 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期155-162,共8页

针对目前集成电路测试复杂度的不断增加,导致测试成本不断攀升的问题,提出一种可靠而有效的测试集优化方法。通过k均值(K-means)聚类对原始测试集中的特征进行聚类筛选,然后采用改进的mRMR算法,分段式引入特征之间冗余性权重因子,用以... 针对目前集成电路测试复杂度的不断增加,导致测试成本不断攀升的问题,提出一种可靠而有效的测试集优化方法。通过k均值(K-means)聚类对原始测试集中的特征进行聚类筛选,然后采用改进的mRMR算法,分段式引入特征之间冗余性权重因子,用以权衡特征相关性和冗余性的度量,同时插入了SVM交叉验证,强化了测试模式选择的准确性。在保证故障覆盖率基本不变的情况下,达到减少原始测试集维数的目的。对ISCAS89电路实验表明,该文方法将原始测试集的测试模式进行大量的精简,既保证测试质量,也极大地优化了测试集,进行冗余消除和排序后的测试流程缩短了40.43%的测试时间,提升了测试效率,降低了测试成本。 展开更多

关键词 K均值聚类 原始测试集 改进的mrmr算法 SVM交叉验证

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基于特征权重与词间相关性的文本特征选择算法 被引量：3

15

作者 任永功 杨荣杰 尹明飞 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第9期33-36,共4页

传统的ReliefF算法使用二值法不能体现离散特征差异大小,且不能去除冗余特征。针对这种情况提出了mRMR-ReliefF特征选择算法。该算法利用概率弥补特征差异度量上的不足,提出新的差异函数。此函数使提取出的特征更能体现文本的类内相关... 传统的ReliefF算法使用二值法不能体现离散特征差异大小,且不能去除冗余特征。针对这种情况提出了mRMR-ReliefF特征选择算法。该算法利用概率弥补特征差异度量上的不足,提出新的差异函数。此函数使提取出的特征更能体现文本的类内相关性和类间差异性。该算法还结合了词间相关性。词间相关性在考虑选择和类别相关性大的特征词的同时还考虑了特征冗余的消除。通过三种算法的对比实验,表明该算法为文本分类提供了更有效的特征子集。 展开更多

关键词 RELIEFF算法 mrmr-ReliefF算法 特征选择 差异函数 词间相关性 文本分类

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基于mRMR-BP算法的辛烷值损失预测模型研究 被引量：1

16

作者 姬子恒 朱建伟 陈海江 《智能计算机与应用》 2022年第3期169-172,179,共5页

化工过程建模一般通过数据关联或机理建模的方法来实现,但由于炼油工艺过程的复杂性以及设备的多样性,其操作变量之间具有高度非线性和相互强耦联的关系。在传统的数据关联模型中,变量相对较少、机理建模对原料的分析要求较高,对过程优... 化工过程建模一般通过数据关联或机理建模的方法来实现,但由于炼油工艺过程的复杂性以及设备的多样性,其操作变量之间具有高度非线性和相互强耦联的关系。在传统的数据关联模型中,变量相对较少、机理建模对原料的分析要求较高,对过程优化的响应不及时,效果并不理想。本文为了降低模型求解的复杂性,使用互信息法和mRMR算法,对367个变量进行降维处理,筛选出同时满足与辛烷值之间具有最大相关性,彼此之间又有最小的冗余性的主要变量。引入BP神经网络模型对辛烷值损失建立预测模型,经过数据训练与学习,产生辛烷值损失的预测结果,并分析主要操作变量对辛烷值损失的影响。 展开更多

关键词 辛烷值 互信息法 最大相关-最小冗余(mrmr)算法 BP神经网络

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