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ADE的ReliefF特征选择在高光谱图像分类中的应用
1
作者
李娅
王东
张德丰
《电视技术》
北大核心
2015年第5期155-161,共7页
针对高光谱图像谱段数目较多、近邻谱段相关性过高而导致分类困难的问题,提出了一种自适应差分进化特征选择的高光谱图像分类算法。首先初始化种群向量集,利用自适应差分进化算法搜索特征的自适应性生成特征子集;然后,通过使用Relief F...
针对高光谱图像谱段数目较多、近邻谱段相关性过高而导致分类困难的问题,提出了一种自适应差分进化特征选择的高光谱图像分类算法。首先初始化种群向量集,利用自适应差分进化算法搜索特征的自适应性生成特征子集;然后,通过使用Relief F技术根据特征排序去除重复特征,从而为所有的特征构建一个特征列表;最后,借助于模糊k-近邻分类器计算每个向量的分类精度,利用包裹模型评估特征子集。在印第安纳数据集和KSC数据集上的实验结果验证了算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比其他几种特征选择算法,该算法取得了更高的总分类精度和更好的Kappa系数。
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关键词
特征选择
高光谱图像
分类
自适应差分进化
模糊k-近邻分类器
包裹模型
ReliefF技术
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职称材料
基于时频分析和2DNMF的局部放电模式识别
被引量:
8
2
作者
廖瑞金
段炼
+1 位作者
汪可
杨丽君
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2013年第3期20-25,共6页
提出时频分析结合二维非负矩阵分解的混合特征提取算法识别不同局部放电类型。在实验室环境下采集了4种典型绝缘缺陷模型的局部放电超高频(UHF)波形,引入自适应最优径向高斯核时频分析挖掘局部放电UHF信号的时频信息,在对时频幅值矩阵...
提出时频分析结合二维非负矩阵分解的混合特征提取算法识别不同局部放电类型。在实验室环境下采集了4种典型绝缘缺陷模型的局部放电超高频(UHF)波形,引入自适应最优径向高斯核时频分析挖掘局部放电UHF信号的时频信息,在对时频幅值矩阵进行二维非负矩阵分解提取降维特征后,采用模糊k-近邻分类器对4种不同类型的局部放电信号进行识别。对试验样本的识别结果表明:自适应最优径向高斯核时频分布能较好地表征局部放电单次波形的时频信息;二维非负矩阵分解降维后的特征矩阵能保存原始时频矩阵的大部分有用信息;模糊k-近邻分类器比k-近邻分类器和3层反向传播神经网络具有更高的识别率,并较反向传播神经网络具有容易拓展的优点。
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关键词
绝缘
局部放电
模式识别
时频分析
二维非负矩阵分解
模糊k-近邻分类器
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职称材料
题名
ADE的ReliefF特征选择在高光谱图像分类中的应用
1
作者
李娅
王东
张德丰
机构
佛山科学技术学院
出处
《电视技术》
北大核心
2015年第5期155-161,共7页
基金
广东省科技计划项目(2012B040301032)
广东高校优秀青年创新人才培养项目(2012LYM_0132)
+1 种基金
佛山市科技项目(2011AA100051)
佛山科学技术学院校级科研项目
文摘
针对高光谱图像谱段数目较多、近邻谱段相关性过高而导致分类困难的问题,提出了一种自适应差分进化特征选择的高光谱图像分类算法。首先初始化种群向量集,利用自适应差分进化算法搜索特征的自适应性生成特征子集;然后,通过使用Relief F技术根据特征排序去除重复特征,从而为所有的特征构建一个特征列表;最后,借助于模糊k-近邻分类器计算每个向量的分类精度,利用包裹模型评估特征子集。在印第安纳数据集和KSC数据集上的实验结果验证了算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比其他几种特征选择算法,该算法取得了更高的总分类精度和更好的Kappa系数。
关键词
特征选择
高光谱图像
分类
自适应差分进化
模糊k-近邻分类器
包裹模型
ReliefF技术
Keywords
Feature selecting
Hyperspectral image classification
Adaptive differential evolution
Fuzzy
k-
nearest neighbor classifier
Wrapper model
ReliefF technique
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于时频分析和2DNMF的局部放电模式识别
被引量:
8
2
作者
廖瑞金
段炼
汪可
杨丽君
机构
重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2013年第3期20-25,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(51277187)
国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2009CB724505-1)~~
文摘
提出时频分析结合二维非负矩阵分解的混合特征提取算法识别不同局部放电类型。在实验室环境下采集了4种典型绝缘缺陷模型的局部放电超高频(UHF)波形,引入自适应最优径向高斯核时频分析挖掘局部放电UHF信号的时频信息,在对时频幅值矩阵进行二维非负矩阵分解提取降维特征后,采用模糊k-近邻分类器对4种不同类型的局部放电信号进行识别。对试验样本的识别结果表明:自适应最优径向高斯核时频分布能较好地表征局部放电单次波形的时频信息;二维非负矩阵分解降维后的特征矩阵能保存原始时频矩阵的大部分有用信息;模糊k-近邻分类器比k-近邻分类器和3层反向传播神经网络具有更高的识别率,并较反向传播神经网络具有容易拓展的优点。
关键词
绝缘
局部放电
模式识别
时频分析
二维非负矩阵分解
模糊k-近邻分类器
Keywords
insulation
partial discharge
pattern recognition
time-frequency analysis
two-dimensionalnon-negative matrix factorization
fuzzy
k-
nearest neighbor classifier
分类号
TM835 [电气工程—高电压与绝缘技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
ADE的ReliefF特征选择在高光谱图像分类中的应用
李娅
王东
张德丰
《电视技术》
北大核心
2015
0
下载PDF
职称材料
2
基于时频分析和2DNMF的局部放电模式识别
廖瑞金
段炼
汪可
杨丽君
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2013
8
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职称材料
已选择
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