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基于网格搜索随机森林算法的工矿复垦区土地利用分类 被引量：29
1
作者 陈元鹏 罗明 +3 位作者 彭军还 王军 周旭 李少帅 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第14期250-257,F0003,共9页
为提高工矿复垦区遥感影像土地利用分类精度,为土地复垦监测工作提供数据支持,该文探讨了基于网格搜索(Grid-Search)的随机森林(random forest)复垦区土地利用分类方法。研究利用GF-1影像、DEM(digital elevation model)和野外调查等数... 为提高工矿复垦区遥感影像土地利用分类精度,为土地复垦监测工作提供数据支持,该文探讨了基于网格搜索(Grid-Search)的随机森林(random forest)复垦区土地利用分类方法。研究利用GF-1影像、DEM(digital elevation model)和野外调查等数据,以随机森林分类算法为框架,采用基于OOB(Out-of-Bag)误差的网格搜索法对算法进行参数寻优,结合影像光谱、地形、纹理、空间信息,计算选取了33个特征变量,构建了4种变量组合模型开展随机森林分类试验,4个组合模型的分类精度分别达到82.79%、84.91%、86.75%、88.16%。为去除33个特征变量中的冗余信息、降低影像波段变量维度、缩短分类执行时间并保证影像分类精度,试验分别利用变量重要性估计和Relief F方法进行特征选择后再次执行随机森林分类,将分类结果与不同组合模型、不同分类方法进行比较,结果表明:基于网格搜索参数寻优的随机森林算法在多特征变量的影像分类中可以达到88.16%的分类精度,在利用不同方法降维后依然可以将分类精度保持在85%以上,精度优于相同特征变量下的SVM(support vector machine)和MLC(maximum likelihood classification)分类方法;在效率方面,随机森林分类方法执行时间优于SVM,并且在处理多维特征变量时能力更强。由此可见,采用基于网格搜索的随机森林方法对工矿复垦区土地利用信息进行分类提取可以得到较高的精度,基于该方法开展遥感影像解译可为土地复垦监测工作提供技术支持和理论参考。 展开更多
关键词 土地复垦 土地利用 工矿 复垦区 随机森林 网格搜索 多特征变量 特征选择
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基于Elastic Net特征变量选择的黄山毛峰茶等级评价 被引量：5
2
作者 潘天红 李鱼强 +1 位作者 陈琦 陈山 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第13期264-271,共8页
为简化茶叶化学检测分析过程,实现茶叶高精度等级评价,该研究以黄山毛峰茶为研究对象,结合茶叶中茶多酚、儿茶素、咖啡碱、没食子酸及氨基酸成分检测,提出基于Elastic Net特征变量选择的茶叶等级评价方法,建立基于特征成分的黄山毛峰茶... 为简化茶叶化学检测分析过程,实现茶叶高精度等级评价,该研究以黄山毛峰茶为研究对象,结合茶叶中茶多酚、儿茶素、咖啡碱、没食子酸及氨基酸成分检测,提出基于Elastic Net特征变量选择的茶叶等级评价方法,建立基于特征成分的黄山毛峰茶等级评价模型。试验选取6个不同等级共96个黄山毛峰茶叶样品,并分析了全部样品的19个成分,通过ElasticNet选取了9个特征成分(没食子酸、表儿茶素没食子酸酯、儿茶素、表儿茶素、没食子酸儿茶素没食子酸酯、表没食子儿茶素、谷氨酸、精氨酸和儿茶素苦涩味指数)建立等级评价模型,并与主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)进行对比。100次蒙特卡罗试验结果表明,相比于PCA预测集准确率平均值为70.79%,基于Elastic Net特征变量选择的黄山毛峰茶等级评价准确率更高为78.72%。在此基础上,构建Elastic Net特征变量雷达图,实现黄山毛峰茶等级多变量综合评价可视化。研究结果表明所提方法可有效选择茶叶特征成分,提高黄山毛峰茶等级评价准确率,为茶叶高精度等级评价提供参考。 展开更多
关键词 模型 品质控制 Elastic Net 特征变量选择 黄山毛峰茶 等级评价
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用于灌溉耕地制图的特征变量优选 被引量：4
3
作者 刘莹 朱秀芳 徐昆 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期119-127,共9页
灌溉耕地制图可以为粮食安全、水资源管理和气候变化等相关研究提供数据基础。构建和选择表征灌溉耕地信息的特征变量是灌溉耕地制图最重要的环节之一。该研究选择有良好灌溉信息数据基础的美国内布拉斯加州为研究区,基于已有灌溉耕地... 灌溉耕地制图可以为粮食安全、水资源管理和气候变化等相关研究提供数据基础。构建和选择表征灌溉耕地信息的特征变量是灌溉耕地制图最重要的环节之一。该研究选择有良好灌溉信息数据基础的美国内布拉斯加州为研究区,基于已有灌溉耕地空间分布图和灌溉信息数据,提取灌溉耕地和雨养耕地的样本,计算了样本的4类82个特征变量,利用随机森林对比分析了82个特征变量对灌溉耕地识别的重要性。研究结果显示四类特征变量对灌溉耕地识别的贡献程度由高到低为综合特征变量、植被特征变量、土壤特征变量、气象特征变量。不同时相的特征变量对于灌溉农田的识别效果存在差异。重要性排序前4的特征变量包括4月和5月的作物水分胁迫指数,7月的增强型植被指数以及灌溉概率指数。利用重要性前16的特征变量分类得到的灌溉农田的总体精度最高,为88.44%。研究可为灌溉耕地制图相关研究中特征变量的选择提供参考。 展开更多
关键词 随机森林 灌溉 土壤 特征变量 特征选择 灌溉耕地制图
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基于二次互信息的特征选择算法
4
作者 李滔 王俊普 +1 位作者 王鹏伟 吴秀清 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1133-1138,共6页
将二次互信息(mutual information)用作模式分类问题中特征选择的准则,分析了该准则在再生核希尔伯特空间中的几何意义.在二次互信息准则基础上,提出了基于Parzen窗密度估计和后向删除策略的特征选择算法PW-QMI,同时针对大规模数据集的... 将二次互信息(mutual information)用作模式分类问题中特征选择的准则,分析了该准则在再生核希尔伯特空间中的几何意义.在二次互信息准则基础上,提出了基于Parzen窗密度估计和后向删除策略的特征选择算法PW-QMI,同时针对大规模数据集的情况给出了基于高斯混合模型的算法GMM-QMI,以减小算法的计算复杂度.通过与相关度算法和SVM-RFE算法的实验比较,证明了该算法在特征选择问题上具有更为稳定的性能. 展开更多
关键词 二次互信息 特征变量选择 Parzen窗密度估计 高斯混合模型
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基于拉曼光谱荧光背景的痕量原油泄漏检测方法 被引量：1
5
作者 童宗歌 陈夕松 +1 位作者 王鹏 胡云云 《石油炼制与化工》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期108-113,共6页
炼化企业在原油和常压蒸馏塔侧线轻质油换热过程中存在原油泄漏问题,进而对安全生产和后续加工环节质量控制造成不利影响。利用拉曼光谱荧光背景对原油敏感的特点,可以实现轻质油中痕量原油的检测。扫描90个含有痕量原油的常压蒸馏塔塔... 炼化企业在原油和常压蒸馏塔侧线轻质油换热过程中存在原油泄漏问题,进而对安全生产和后续加工环节质量控制造成不利影响。利用拉曼光谱荧光背景对原油敏感的特点,可以实现轻质油中痕量原油的检测。扫描90个含有痕量原油的常压蒸馏塔塔顶石脑油样本拉曼光谱作为试验数据,采用偏最小二乘回归法结合遗传算法、随机蛙跳算法以及竞争自适应重加权采样算法建模。其中检测效果最好的是竞争自适应重加权采样算法与偏最小二乘法结合的方法,预测均方根误差为1.5674μg/g。该研究表明使用拉曼光谱荧光背景进行轻质油痕量原油检测,在算法优化后可以精确检测到质量分数1~100μg/g的痕量原油,满足炼化企业生产要求。 展开更多
关键词 拉曼光谱 荧光背景 痕量原油 特征变量选择 偏最小二乘回归
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