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基于图谱的多标记特征选择算法 被引量:5
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作者 严鹏 李云 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第4期543-553,共11页
特征选择在传统的单标记问题中已经得到深入的研究,但是大多数传统的特征选择算法却无法用于多标记问题。这是因为多标记问题中的每一个数据样本都同时与多个类标相关联,此时需要设计新的指标来评价特征。并且由于多个类标之间通常存在... 特征选择在传统的单标记问题中已经得到深入的研究,但是大多数传统的特征选择算法却无法用于多标记问题。这是因为多标记问题中的每一个数据样本都同时与多个类标相关联,此时需要设计新的指标来评价特征。并且由于多个类标之间通常存在一定的关联性,在设计特征选择算法时还需要对类标的结构进行建模以利用类标的关联信息。采用谱特征选择(spectral feature selection,SPEC)框架解决上述问题。SPEC所需的相似性矩阵和图结构由样本类标的Jaccard相似性来构建,它能反映类标间的关联性。此外,所提出的方法属于过滤器模型,它独立于分类算法且不需要将多标记问题转化为单标记问题来处理。在现实世界数据集上的实验验证了所提出算法的正确性和较好的性能。 展开更多
关键词 多标记学习 谱特征选择 标记关联性
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基于成像高光谱的苹果叶片叶绿素含量估测模型研究 被引量:4
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作者 牛鲁燕 郑纪业 +3 位作者 张晓艳 孙家波 王风云 孔庆福 《江西农业学报》 CAS 2018年第2期100-104,共5页
以苹果树正常叶片、受红蜘蛛胁迫叶片的高光谱反射率和SPAD值为数据源,在分析SPAD值与原始光谱反射率及其一阶导数、高光谱值相关性的基础上,筛选敏感波段,建立了基于高光谱反射率的叶绿素含量估测模型。结果表明:正常苹果叶片叶绿素含... 以苹果树正常叶片、受红蜘蛛胁迫叶片的高光谱反射率和SPAD值为数据源,在分析SPAD值与原始光谱反射率及其一阶导数、高光谱值相关性的基础上,筛选敏感波段,建立了基于高光谱反射率的叶绿素含量估测模型。结果表明:正常苹果叶片叶绿素含量的敏感波段为513~539、564~585、694、699、720 nm,叶绿素含量的最佳估测模型为线性函数模型SPAD=152.450-1884.851R377;受红蜘蛛胁迫的苹果叶片叶绿素含量的敏感波段为961、972、720 nm,叶绿素含量的最佳估测模型为线性函数模型SPAD=49.371-46428.473 R’972。 展开更多
关键词 高光谱 苹果 叶片 叶绿素 光谱特征 相关性
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基于改进VMD算法的直流微网纹波检测方法 被引量:1
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作者 杜旭东 罗德荣 +1 位作者 吴婷 李明 《电测与仪表》 北大核心 2023年第10期36-42,共7页
凭借线路成本低、效益高等优势,直流微网成为未来新的配用电趋势,但其多源多变换的特点易导致系统中存在多种形式的纹波发生源。纹波的大量存在不仅直接影响直流微网电能质量,且不便于准确计费,能否准确检测纹波对于直流微网的可靠供电... 凭借线路成本低、效益高等优势,直流微网成为未来新的配用电趋势,但其多源多变换的特点易导致系统中存在多种形式的纹波发生源。纹波的大量存在不仅直接影响直流微网电能质量,且不便于准确计费,能否准确检测纹波对于直流微网的可靠供电有着重要意义。文中提出了一种基于改进变分模态分解算法(Modified VMD,MVMD)的纹波检测方法,可用于稳态纹波与暂态纹波的准确检测。在MVMD方法中,基于频谱特征相关度的方法确定最佳分解尺度,通过VMD算法将直流检测信号分解为一系列的本征模态分量(IMF),进行希尔伯特变换(HT),可获得纹波分量的一系列参数,以及暂态纹波信号起止时间,采用MVMD方法与经验模态分解(EMD)算法进行对比,实验证明所提出方法相比EMD算法具有较高的检测精度以及噪音鲁棒性,适用于直流微网的纹波监测。 展开更多
关键词 变分模态分解 纹波检测 希尔伯特变换 频谱特征相关度
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Weighted spectral correlation angle target detection method for land‑based hyperspectral imaging
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作者 Qianghui Wang Bing Zhou +3 位作者 Wenshen Hua Jiaju Ying Xun Liu Yue Cheng 《Frontiers of Optoelectronics》 EI CSCD 2023年第4期121-134,共14页
In land-based spectral imaging,the spectra of ground objects are inevitably afected by the imaging conditions(weather conditions,atmospheric conditions,light conditions,zenith and azimuth angle conditions)and spatial ... In land-based spectral imaging,the spectra of ground objects are inevitably afected by the imaging conditions(weather conditions,atmospheric conditions,light conditions,zenith and azimuth angle conditions)and spatial distribution of targets,leading to uncertainties featured by“same object diferent spectrum”.That is,the spectrum of a ground object may change within a certain range under diferent imaging conditions.Traditional target detection(TD)methods are mainly based on similarity measurements and do not fully account for the spectral uncertainties.These detection methods are prone to false detections or missed detections.Therefore,reducing the impact of spectral uncertainties on TD is an important research topic in hyperspectral imaging.In this paper,we frst review traditional TD methods and compare their principles and characteristics.It is found that the spectral correlation angle(SCA)method has good adaptability in land-based imaging.The shortcoming of the SCA method that it cannot refect the local spectrum characteristics,is also analyzed.As the efect of spectral uncertainties cannot be completely overcome by the SCA method,a new similarity measurement method,the weighted spectral correlation angle(WSCA)method,is proposed.It can reduce the infuence of spectral uncertainties on TD by increasing the weight of particular bands.Finally,we use two sets of experiments to analyze the efect of the WSCA method on TD.Its performance in overcoming spectral uncertainties caused by variations in imaging conditions or uneven spatial distributions of targets is tested.The results show that the WSCA method can efectively reduce the infuence of spectral uncertainties and obtain a good detection result. 展开更多
关键词 Hyperspectral image spectral uncertain feature Target detection Land-based imaging condition Weighted spectral correlation angle(WSCA)
原文传递
基于地面实测光谱的多金属矿区土壤重金属含量反演研究 被引量:11
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作者 李鑫龙 陈圣波 陈磊 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第7期121-125,共5页
多金属矿区土壤重金属元素调查是矿区成矿元素地球化学异常评价和找矿预测的依据,也是矿区可耕种土壤重金属污染调查和恢复的依据。在土壤中羟基官能团与重金属游离态阳离子吸附反应分析的基础上,结合地面实测光谱及其数据处理,提取... 多金属矿区土壤重金属元素调查是矿区成矿元素地球化学异常评价和找矿预测的依据,也是矿区可耕种土壤重金属污染调查和恢复的依据。在土壤中羟基官能团与重金属游离态阳离子吸附反应分析的基础上,结合地面实测光谱及其数据处理,提取了研究区土壤在500nm、770nm、1340nm和2100~2300nm波段范围内的特征光谱。通过土壤重金属元素与实测光谱特征(吸收深度、吸收面积、反射率比值、对称度)的皮尔森相关分析,确定了参加不同金属元素回归分析的实测光谱特征,建立了基于地面实测光谱估算重金属元素含量的回归方程。由此,成功地提取碾子沟一洛金洼多金属矿区土壤中Cu、Pb、Cd、Zn等重金属元素含量。与检验样本比较,Cu的均方根误差为0.3921w(B)/10^-6,平均绝对误差为0.300609(B)/10^-6。在试验矿区,根据土壤中金属元素含量分布,发现采矿场东北方向有一高值异常区,为该区进一步找矿提供依据。另外,采矿场西北农用地中Ph、Cd元素分布相对较高,应该引起重视。 展开更多
关键词 多金属矿区 高光谱 土壤重金属 光谱特征参数 皮尔森相关分析 反演
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激光诱导击穿光谱的自组织特征映射结合相关判别对天然地质样品分类方法研究 被引量:5
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作者 闫梦鸽 董晓舟 +2 位作者 李颖 张莹 毕云峰 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期1874-1879,共6页
激光诱导击穿光谱技术具有微损、原位、快速分析的特点,在样品分类识别、成分分析等领域有广阔的应用前景。为探索该技术在天然地质样品识别应用的可行性,提出了一种自组织特征映射神经网络结合相关判别对天然地质样品LIBS光谱分类识别... 激光诱导击穿光谱技术具有微损、原位、快速分析的特点,在样品分类识别、成分分析等领域有广阔的应用前景。为探索该技术在天然地质样品识别应用的可行性,提出了一种自组织特征映射神经网络结合相关判别对天然地质样品LIBS光谱分类识别的方法。为减小全谱中背景噪声等不相关数据干扰、降低计算量,在元素谱线归属的基础上进行了特征谱线提取,实现了高维光谱数据的降维。以特征谱数据为输入建立网络训练模型,得到具有输入样本特征的权向量,通过权向量与待测样本进行相关分析可以实现样品分类。对16种天然地质样品的分类算法实验证明,在全谱、主成分降维和特征谱段三种数据处理方法中,特征谱的降维和提取LIBS数据主特征效果最优。改进的SOM网络结合相关判别算法比支持向量机方法和直接应用SOM网络方法的分类准确度更高,初步证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 激光诱导击穿光谱 特征谱线 自组织特征映射 相关分析 分类识别
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