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高光谱图像分类的ReliefF-RFE特征选择算法构建与应用 认领 引用 被引量：20
1
作者 项颂阳 许章华 +5 位作者 张艺伟 张琦 周鑫 俞辉 李彬 李一帆 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期3283-3290,共8页
高光谱图像具有波段连续、维数高、数据量大、相邻波段相关性强的特点,可为地物分类提供更为丰富的细节信息。但是,数据中存在大量冗余信息与噪声,在图像分类中如直接利用其所有波段特征而不进行有效分析与选择,将会导致较低的计算效率... 高光谱图像具有波段连续、维数高、数据量大、相邻波段相关性强的特点,可为地物分类提供更为丰富的细节信息。但是,数据中存在大量冗余信息与噪声,在图像分类中如直接利用其所有波段特征而不进行有效分析与选择,将会导致较低的计算效率和较高的计算复杂度,分类精度亦可能随着波段维数增加而出现先增后减的“休斯(Hughes)现象”。为快速地从高达数十个甚至数百个波段的高光谱图像中提取出具有较好识别能力的特征子集,从而避免“维度灾难”,将过滤式ReliefF算法和封装式特征递归消除算法(RFE)相结合,构建了ReliefF-RFE特征选择算法,可用于高光谱图像分类的特征选择。该算法根据权重阈值,利用ReliefF算法快速剔除大量无关特征,缩小并优化特征子集的范围;利用RFE算法进一步搜索最优特征子集,将缩小范围后的特征子集中与分类器关联性小、冗余的特征进行递归筛选,进而得到分类性能最佳的特征子集。采用Indian pines数据集、Salinas-A数据集与KSC数据集等3个标准数据集作为实验数据,将ReliefF-RFE算法的应用效果与ReliefF和RFE算法进行对比。结果显示,在3个数据集中,应用ReliefF-RFE算法的高光谱图像分类平均总体精度(OA)为92.94%、F-measure为92.81%,Kappa系数为91.94%;ReliefF-RFE算法的平均特征维数是ReliefF算法的37%,而平均运算时间则是RFE算法的75%。由此表明,ReliefF-RFE算法能够在保证分类精度的同时,克服过滤式ReliefF算法无法有效减小特征之间冗余以及封装式RFE算法时间复杂度较高的缺陷,具有更为均衡的综合性能,适用于高光谱图像分类的特征选择。 展开更多
关键词 高光谱图像 特征选择 ReliefF算法 RFE算法 ReliefF-RFE算法
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基于特征迭代优选的OPGW光缆振动事件分类方法 认领 引用
2
作者 李博 许大鹏 +3 位作者 李浩东 祝永坤 尚鑫 丁仁杰 《光通信技术》 北大核心 2026年第3期102-106,共5页
针对光纤复合架空地线(OPGW)异常振动事件识别中特征相似度高、易误分类的问题,提出一种基于特征迭代优选的识别方法。该方法在极端随机树(ET)模型基础上引入迭代机制,结合误分类权重与节点不纯度构建特征重要性动态评估策略,并融合特... 针对光纤复合架空地线(OPGW)异常振动事件识别中特征相似度高、易误分类的问题,提出一种基于特征迭代优选的识别方法。该方法在极端随机树(ET)模型基础上引入迭代机制,结合误分类权重与节点不纯度构建特征重要性动态评估策略,并融合特征信息熵改进ReliefF算法以优化特征子集权重。实验结果表明:该方法在58维初始特征基础上经迭代优选降至33维,分类准确率达89.54%,召回率、精确率与F1分数均保持在89.8%以上,相较于朴素贝叶斯(NB)、支持向量机(SVM)、K近邻算法(KNN)等模型,各项性能指标提升7%~20%。 展开更多
关键词 相位敏感光时域反射仪 ReliefF算法 权重优化 特征选择 分类
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基于ReliefF算法与遗传算法的肌电信号特征选择 认领 引用 被引量：18
3
作者 何涛 胡洁 +1 位作者 夏鹏 谷朝臣 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期204-208,共5页
针对肌电信号特征维数高、运算效率低等问题,提出了一种基于ReliefF算法与遗传算法(GA)相结合的肌电信号特征选择方法.分析了肌电信号的特征,运用小波分析对肌电信号进行特征提取,采用ReliefF算法评估所提取的高维特征信号的权值,以选... 针对肌电信号特征维数高、运算效率低等问题,提出了一种基于ReliefF算法与遗传算法(GA)相结合的肌电信号特征选择方法.分析了肌电信号的特征,运用小波分析对肌电信号进行特征提取,采用ReliefF算法评估所提取的高维特征信号的权值,以选出对分类效果影响显著(权值较大)的特征子集,采用GA进一步筛选出分类效果最佳的特征子集,并对比分析了基于ReliefFGA-Wrapper算法与全局搜索算法对肌电信号处理的时间和分类效果.结果表明,所提出的方法能够提高运算效率并具有很好的分类效果. 展开更多
关键词 肌电信号 ReliefF算法 遗传算法 特征选择
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基于ReliefF的层次分类在线流特征选择算法 认领 引用 被引量：12
4
作者 张小清 王晨曦 +1 位作者 吕彦 林耀进 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期688-694,共7页
在图像标注、疾病诊断等实际分类任务中,数据标记空间的类别通常存在着层次化结构关系,且伴随着特征的高维性。许多层次特征选择算法因不同的实际任务需求而提出,但这些已有的特征选择算法忽略了特征空间的未知性和不确定性。针对上述问... 在图像标注、疾病诊断等实际分类任务中,数据标记空间的类别通常存在着层次化结构关系,且伴随着特征的高维性。许多层次特征选择算法因不同的实际任务需求而提出,但这些已有的特征选择算法忽略了特征空间的未知性和不确定性。针对上述问题,提出一种基于ReliefF的面向层次分类学习的在线流特征选择算法OH_ReliefF。首先将类别之间的层次关系融入ReliefF算法中,定义一种新的面向层次化数据的特征权重计算算法HF_ReliefF;其次,利用特征对决策属性的划分能力动态选择重要特征;最后,基于特征之间的独立性对特征进行动态冗余分析。实验结果表明,与五种先进的在线流特征选择算法作对比,OH_ReliefF算法在K最邻近(KNN)分类器和拉格朗日支持向量机(LSVM)分类器的各个评价指标中都取得较优的结果,准确率最少提高7个百分点。 展开更多
关键词 特征选择 在线流特征选择 层次分类 ReliefF算法 兄弟策略
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基于ReliefF和蚁群算法的特征基因选择方法 认领 引用 被引量：12
5
作者 吴辰文 李晨阳 +1 位作者 郭叔瑾 闫光辉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第9期2610-2613,共4页
针对高维小样本的DNA微阵列数据多分类问题,提出一种基于ReliefF和蚁群算法的特征基因选择方法(ReliefF and ant colony optimization,Re FACO)。该方法首先采用ReliefF算法评估特征权重,根据阈值筛选出无关基因;然后引入改进的蚁群算法... 针对高维小样本的DNA微阵列数据多分类问题,提出一种基于ReliefF和蚁群算法的特征基因选择方法(ReliefF and ant colony optimization,Re FACO)。该方法首先采用ReliefF算法评估特征权重,根据阈值筛选出无关基因;然后引入改进的蚁群算法,在迭代改进的过程中寻找最优基因子集;最后利用经典分类算法对维数约简后的数据分类识别。经实验证明,该方法可有效地剔除无关和冗余基因,并利用较少特征基因达到较高多分类效果。 展开更多
关键词 DNA微阵列数据 ReliefF算法 蚁群算法 特征选择
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改进的ReliefF算法用于雷达距离像目标识别 认领 引用 被引量：13
6
作者 廖阔 付建胜 杨万麟 《电子测量与仪器学报》 2010年第9期831-836,共6页
提出了一种改进的ReliefF算法,并将其用于雷达高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)目标识别。与传统ReliefF算法相比,新算法通过在每类目标中等距离间隔抽取相同数量样本的方式进行权值累积,降低了样本数量及分布差异等... 提出了一种改进的ReliefF算法,并将其用于雷达高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)目标识别。与传统ReliefF算法相比,新算法通过在每类目标中等距离间隔抽取相同数量样本的方式进行权值累积,降低了样本数量及分布差异等因素对特征权值的影响,得到了更稳定有效的特征权值。利用此权值不但可降低特征向量维数,并可对最小距离分类器加权,提高目标识别率。最后,对5种不同飞机实测数据的识别结果表明本算法可达到83%的平均识别率。 展开更多
关键词 雷达目标识别 高分辨距离像 ReliefF算法 特征权值
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ReliefF与QPSO结合的故障特征选择算法 认领 引用 被引量：14
7
作者 薛瑞 赵荣珍 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期171-176,208,共6页
为提高故障数据集的分类精度,将ReliefF算法与量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)进行结合,提出一种能够降低故障数据集维度的敏感故障特征选择方法。首先,在对经滤波消噪后的故障信号进行多域量化特征提取基础... 为提高故障数据集的分类精度,将ReliefF算法与量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)进行结合,提出一种能够降低故障数据集维度的敏感故障特征选择方法。首先,在对经滤波消噪后的故障信号进行多域量化特征提取基础上,设定时域与频域特征、经小波包分解得到的各频带能量特征作为描述转子系统故障状态的初始故障特征集,并用转子系统的典型故障模拟信号集合得到了一种原始的故障数据集。随后,用ReliefF算法通过迭代计算得到的权值对故障数据集各特征向量进行加权、并设定阈值剔除不相关特征,据此实现了对原始故障数据集各特征的第一次筛选。最后,引入量子粒子群算法(QPSO)对特征集合进行二次筛选,剔除不利于实施分类的冗余特征并同时实现优化支持向量机的参数,通过处理得到了一种精简的最优特征子集和最合适的一组支持向量机参数。用得到的原始故障数据集对所建立的方法性能进行了计算验证。结果表明,该方法可有效地筛选出规模较小且故障模式辨识度高的低维故障数据集,它可显著提高故障分类器的辨识准确率。 展开更多
关键词 特征选择 ReliefF算法 不相关特征量子 粒子群算法 支持向量机
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基于ReliefF的主元挑选算法在过程监控中的应用 认领 引用 被引量：5
8
作者 陶阳 王帆 +1 位作者 侍洪波 宋冰 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期1525-1532,共8页
传统的主成分分析(principal component analysis,PCA)算法选取包含大部分方差信息的成分作为主元,并将其应用到过程监控中。但是故障信息不一定会投影到方差较大的成分上,使用方差贡献度挑选主元会导致严重的信息丢失和监控效果的恶化... 传统的主成分分析(principal component analysis,PCA)算法选取包含大部分方差信息的成分作为主元,并将其应用到过程监控中。但是故障信息不一定会投影到方差较大的成分上,使用方差贡献度挑选主元会导致严重的信息丢失和监控效果的恶化。因此使用ReliefF-PCA算法,其中ReliefF算法从故障角度出发,挑选出在区分正常样本和故障样本上权重更高,效果相对更好的成分作为主元。这样挑选出的主元避免了传统PCA算法在主元挑选过程中出现的主观性、盲目性以及重要信息的丢失。ReliefF-PCA算法在过程监控中主要有两个优势,第1,监控效果更好;第2,对原始数据降维效果更好。随后,基于ReliefF-PCA算法,提出一种加权的故障变量贡献图方法。最后,通过Tennessee Eastman(TE)仿真实验测试,ReliefF-PCA算法达到了预期效果。 展开更多
关键词 过程系统 过程控制 主元分析 ReliefF-PCA算法 故障检测 故障定位
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基于改进ReliefF算法的主成分特征提取方法 认领 引用 被引量：3
9
作者 吴水秀 曾庆鹏 王明文 《计算机工程》 CAS 北大核心 2008年第18期51-52,55,共2页
计算信息特征(属性)的权重问题在信息分类及模式匹配中是一个研究热点。该文提出一种基于改进ReliefF算法的主成分特征提取方法,利用此算法删除原始特征中与分类不相关的特征,并对数据进行归一化处理和主成分提取。实验将34个特征变量... 计算信息特征(属性)的权重问题在信息分类及模式匹配中是一个研究热点。该文提出一种基于改进ReliefF算法的主成分特征提取方法,利用此算法删除原始特征中与分类不相关的特征,并对数据进行归一化处理和主成分提取。实验将34个特征变量降维成10个主成分,大大减轻后续的分类器工作量,提高分类器的分类精度。 展开更多
关键词 ReliefF算法 特征提取 主成分分析
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一种基于改进ReliefF算法的入侵检测模型 认领 引用 被引量：2
10
作者 刘财辉 周琪 叶晓文 《山东大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期1-10,共10页
针对现有入侵检测算法中特征提取不充分、未考虑特征权重的影响、模型分类不够精确等问题,提出一种基于改进ReliefF算法的入侵检测模型。通过优化入侵数据特征权重计算,提出改进的ReliefF算法;根据计算特征的Pearson相关系数,建立特征... 针对现有入侵检测算法中特征提取不充分、未考虑特征权重的影响、模型分类不够精确等问题,提出一种基于改进ReliefF算法的入侵检测模型。通过优化入侵数据特征权重计算,提出改进的ReliefF算法;根据计算特征的Pearson相关系数,建立特征相关性量表。只保留其中一个相关性高的特征,以实现特征的二次优化;对最优特征子集分别使用决策树(decision tree,DT)、k-最近邻(k-nearest neighbor,KNN)、随机森林(random forest,RF)、朴素贝叶斯(naive bayes,NB)和支持向量机(support vector machine,SVM)5种分类器评价该方法的分类性能和准确性。在NSL-KDD和UNSW-NB15两个数据集上的试验结果表明,该方法不仅具有较好的检测性能,还能有效降低特征维度,对分类器的计算复杂度有积极的影响。 展开更多
关键词 ReliefF算法 权重优化 特征选择 入侵检测 分类
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改进ReliefF算法在水泥工艺故障诊断中的应用 认领 引用 被引量：2
11
作者 石宇强 董学文 陈柏志 《机械设计》 CSCD 北大核心 2022年第2期40-45,共6页
针对ReliefF算法在迭代过程中受样本选取随机性、随机样本可能带有干扰及类别先验概率等因素影响较大的问题,提出了一种无需类别先验概率,且可以在所有类别的样本核心圈进行迭代的改进ReliefF算法。在标准数据集上的试验结果表明,改进Re... 针对ReliefF算法在迭代过程中受样本选取随机性、随机样本可能带有干扰及类别先验概率等因素影响较大的问题,提出了一种无需类别先验概率,且可以在所有类别的样本核心圈进行迭代的改进ReliefF算法。在标准数据集上的试验结果表明,改进ReliefF算法克服了传统ReliefF算法容易受迭代次数、最近邻样本数影响的问题,且算法的特征选择结果稳定,在选取特征维数相同的情况下,改进ReliefF算法选取特征的分类效果较传统ReliefF算法也有所提高。最后,将改进ReliefF算法运用于水泥工艺故障诊断,运用该算法提取故障特征,以支持向量机作为分类器,实现了故障的准确识别。 展开更多
关键词 特征选择 ReliefF算法 支持向量机 故障诊断
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改进的ReliefF算法在哈萨克斯拉夫文识别中的应用 认领 引用 被引量：1
12
作者 阿里木.赛买提 哈力木拉提.买买提 +1 位作者 艾尔肯.赛甫丁 吐尔根.依不拉因 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第2期453-459,共7页
针对模式识别领域中的文字识别问题,为达到较高的识别效率,去除低冗余,选择并提取高效特征,提出以印刷体哈萨克斯拉夫字符、符号及数字为研究目标的基于改进的ReliefF特征选择算法,用于哈萨克斯拉夫文字的识别;对传统的ReliefF算法的特... 针对模式识别领域中的文字识别问题,为达到较高的识别效率,去除低冗余,选择并提取高效特征,提出以印刷体哈萨克斯拉夫字符、符号及数字为研究目标的基于改进的ReliefF特征选择算法,用于哈萨克斯拉夫文字的识别;对传统的ReliefF算法的特征权重做进一步改进,提出Re-reliefF算法,对文字识别的特征选择及特征提取部分进行优化。将基于改进的ReliefF特征选择算法用于哈萨克斯拉夫文识别问题,将该算法的识别结果与传统ReliefF特征选择算法进行比较,比较结果表明,该算法在哈萨克斯拉夫文文字识别过程中效果良好,具有运行速度快与运行时间降低等特点。 展开更多
关键词 哈萨克斯拉夫文 ReliefF算法 特征选择 改进的Re-reliefF算法 文字识别
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基于两阶段优选的女青年腰腹臀部核心特征参数确定 认领 引用
13
作者 张倩云 张谦 +2 位作者 叶雨晴 董芳菲 李涛 《北京服装学院学报（自然科学版）》 CAS 2026年第2期83-90,共8页
为有效表征相同服装号型下腰腹臀部形态差异,以18~25岁女青年为研究对象,构建确定核心特征参数的两阶段优选策略。第1阶段基于权重与递归消除的ReliefF-SVM-RFE算法优选高区分力特征参数;第2阶段依据K近邻、随机森林和决策树的分类准确... 为有效表征相同服装号型下腰腹臀部形态差异,以18~25岁女青年为研究对象,构建确定核心特征参数的两阶段优选策略。第1阶段基于权重与递归消除的ReliefF-SVM-RFE算法优选高区分力特征参数;第2阶段依据K近邻、随机森林和决策树的分类准确率确定核心特征参数。结果表明,第1阶段将36维原始特征参数优选至11维高区分力特征参数;第2阶段综合分类准确率的纵向稳定性与横向优越性,确定后腰臀围差与臀凸厚2个核心特征参数,为裤装样板设计提供数据支撑。 展开更多
关键词 两阶段优选 核心特征参数 腰腹臀部形态差异 Relief F-SVM-RFE算法 分类准确率
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随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集与属性约简 认领 引用 被引量：7
14
作者 王莉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第8期69-77,共9页
属性约简是一种重要的数据降维预处理方法,然而现有的属性约简方法大多没有考虑信息系统中属性权重的信息。ReliefF算法是一种实现简单且运算效率高的属性权重评估方法,提出一种随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集和属性约简算法... 属性约简是一种重要的数据降维预处理方法,然而现有的属性约简方法大多没有考虑信息系统中属性权重的信息。ReliefF算法是一种实现简单且运算效率高的属性权重评估方法,提出一种随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集和属性约简算法。该方法生成了多组具有相同大小随机子空间的属性集划分,并对每组划分的随机子空间利用ReliefF算法计算得到属性的局部权重,将所有组得到的属性局部权重求取平均值,得到了信息系统每个属性最终的全局权重;基于属性权重的结果,提出一种新的加权邻域粗糙集模型,并证明了相关理论和性质;在该模型的基础上通过加权邻域依赖度提出一种信息系统的属性约简算法。在公开数据集上的属性约简实验结果表明,所提出的属性约简算法比已有的同类型算法整体上具有更优的约简性能。 展开更多
关键词 属性约简 ReliefF算法 随机子空间 加权邻域 邻域粗糙集模型
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基于PCA和ReliefF的潜山界面识别方法研究 认领 引用 被引量：3
15
作者 郭明宇 崔国宏 +1 位作者 马福罡 陈真 《录井工程》 2019年第1期17-20,136,137,共4页
钻遇潜山的作业风险决定了潜山界面识别技术在录井中的重要地位。为解决渤中油田某构造花岗岩潜山与上覆砂砾岩岩性难以区分的难题,引入X射线元素录井和X射线全岩衍射录井技术,利用岩屑元素和矿物含量变化确定地层界面和岩性的变化,但... 钻遇潜山的作业风险决定了潜山界面识别技术在录井中的重要地位。为解决渤中油田某构造花岗岩潜山与上覆砂砾岩岩性难以区分的难题,引入X射线元素录井和X射线全岩衍射录井技术,利用岩屑元素和矿物含量变化确定地层界面和岩性的变化,但其应用中存在各种元素和矿物分异度不够、潜山界面的变化不明显等问题。在此条件下,引入ReliefF算法、PCA降维、支持向量机等数学方法及思维,用于处理现场成果数据并构建新图板,提高潜山界面识别的分异度。通过数学方法与地质录井的结合,提出了潜山界面识别的新思路,对渤中油田某构造后续作业以及渤海地区其他潜山构造的界面识别产生积极影响。 展开更多
关键词 潜山界面 识别方法 ReliefF算法 PCA 支持向量机
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基于FPCA和ReliefF算法的图像特征降维 认领 引用 被引量：1
16
作者 齐迎春 孙挺 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期975-980,共6页
针对传统图像特征降维方法计算量大、无法去除冗余信息、未考虑相关性等缺陷,提出一种结合快速主成分分析(FPCA)和ReliefF算法的图像特征降维方法.该方法先利用FPCA算法对样本数据进行初次降维,去除样本中的冗余信息;再利用ReliefF算法... 针对传统图像特征降维方法计算量大、无法去除冗余信息、未考虑相关性等缺陷,提出一种结合快速主成分分析(FPCA)和ReliefF算法的图像特征降维方法.该方法先利用FPCA算法对样本数据进行初次降维,去除样本中的冗余信息;再利用ReliefF算法计算样本特征的分类权重,根据权重对特征进行组合优化.在算法实现过程中,采用递归排除策略,进一步提升了算法特征寻优能力.仿真实验表明,利用本文算法优选出的图像特征,可较好地提高聚类结果,适合实际工程的应用. 展开更多
关键词 图像特征 降维 快速主成分分析 ReliefF算法
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基于ReliefF算法的遥感影像分类特征优化 认领 引用 被引量：7
17
作者 梁加玲 刘彦花 +2 位作者 徐军 王茜茜 欧镇丽 《地矿测绘》 2020年第3期1-5,共5页
GF-1影像有丰富的光谱和纹理信息,能清楚地反应地物的同时也带来了大量的噪声。由此,文章采用多级多层次分割策略,确定耕地的分割范围,再借助eCognition中最佳分割尺度评价工具ESP获取最优尺度参数,并提取光谱、形状和纹理特征;在此基础... GF-1影像有丰富的光谱和纹理信息,能清楚地反应地物的同时也带来了大量的噪声。由此,文章采用多级多层次分割策略,确定耕地的分割范围,再借助eCognition中最佳分割尺度评价工具ESP获取最优尺度参数,并提取光谱、形状和纹理特征;在此基础上,运用ReliefF算法对分类结果进行优化,并对分类结果进行精度评价。实验结果表明,ReliefF算法能有效地去除无关特征的影响,提高遥感影像分类精度。 展开更多
关键词 遥感影像 多尺度分割 ReliefF算法 影像分类
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基于改进ReliefF算法的哑铃动作识别 认领 引用 被引量：2
18
作者 刘国平 王南星 +2 位作者 周毅 汪文博 唐慜越 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第32期219-224,共6页
为了实现哑铃动作分类识别的目标,在哑铃上加装惯性传感器模块,通过采集哑铃锻炼过程中的运动信号,经信号标准化、滤波、基于初始静态量周期分割预处理后,提取侧平举、前平举、反握弯举、锤式弯举、弯举5种哑铃动作的特征向量,使用改进... 为了实现哑铃动作分类识别的目标,在哑铃上加装惯性传感器模块,通过采集哑铃锻炼过程中的运动信号,经信号标准化、滤波、基于初始静态量周期分割预处理后,提取侧平举、前平举、反握弯举、锤式弯举、弯举5种哑铃动作的特征向量,使用改进的Relief F特征选择算法,选择最优特征向量,采用基于平衡决策树的支持向量机对不同的哑铃动作进行分类识别。通过在实验室自主研发的哑铃动作识别系统上进行测试,结果表明:系统能够在单个哑铃动作周期内对哑铃动作进行识别,且识别率可达90%以上,为提供更加个性化的哑铃动作指导奠定基础。 展开更多
关键词 哑铃 动作分类识别 初始静态量周期分割 改进的ReliefF特征选择算法 支持向量机
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基于GASA—WKM算法的葡萄农户绩效分群研究 认领 引用
19
作者 张萌萌 王博 冯建英 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第8期143-150,158,共8页
为识别并发掘不同生产绩效的农户群体,进而探索农户生产绩效提升策略,构建基于生产绩效细分视角的农户细分模型。首先,构建农户绩效评价指标体系,并对葡萄农户的生产绩效进行量化。然后,提出基于ReliefF特征加权的优化聚类算法(GASA—W... 为识别并发掘不同生产绩效的农户群体,进而探索农户生产绩效提升策略,构建基于生产绩效细分视角的农户细分模型。首先,构建农户绩效评价指标体系,并对葡萄农户的生产绩效进行量化。然后,提出基于ReliefF特征加权的优化聚类算法(GASA—WKM)。该算法以K—means算法为基础,引入遗传模拟退火算法,克服初始聚类中心敏感且易陷入局部最优的问题;融合ReliefF算法,强化有效特征对聚类的贡献能力。对比5种聚类算法在UCI数据集上的聚类结果,GASA—WKM在聚类准确率、归一化互信息和调整兰德指数上分别提高6.5%、11.1%、11.3%,具有更好的聚类性能。最后,将该方法应用在我国葡萄主产区农户调研数据中。研究结果表明,我国葡萄农户群体分为高投入型、高收益型和高产量型3类,并由不同类别鲜食葡萄农户主体的绩效特点,证明该方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 生产绩效 K—means 遗传模拟退火算法 特征加权 葡萄农户
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ReliefF算法在雷达辐射源信号识别中的应用 认领 引用 被引量：5
20
作者 杨志新 段美军 《成都大学学报（自然科学版）》 2012年第2期151-153,共3页
采用小波包变换提取雷达辐射源信号特征能够有效对信号进行识别,然而,由小波包变换提取的信号特征维数高,部分信号特征受噪声污染严重.基于此,采用ReliefF算法对信号特征的分类能力进行评价,选择出小波包中分类能力强的信号特征,再通过... 采用小波包变换提取雷达辐射源信号特征能够有效对信号进行识别,然而,由小波包变换提取的信号特征维数高,部分信号特征受噪声污染严重.基于此,采用ReliefF算法对信号特征的分类能力进行评价,选择出小波包中分类能力强的信号特征,再通过特征相关度算法去除分类能力相近的冗余特征,利用剩余的分类能力强的信号特征组成特征向量进行分类.仿真实验结果显示,该方法用较少的信号特征能够获得较高的正确识别率. 展开更多
关键词 雷达辐射源信号 小波包变换 ReliefF算法 雷达辐射源信号特征
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