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基于随机子空间的多标签类属特征提取算法 预览 被引量:2
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作者 张晶 李裕 李培培 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期339-343,共5页
目前多标签学习已广泛应用到很多场景中。在此类学习问题中,一个样本往往可以同时拥有多个类别标签。因为类别标签可能带有的特有属性(即类属属性)将更有助于标签分类,所以已经出现了一些基于类属属性的多标签学习算法。针对类属属性构... 目前多标签学习已广泛应用到很多场景中。在此类学习问题中,一个样本往往可以同时拥有多个类别标签。因为类别标签可能带有的特有属性(即类属属性)将更有助于标签分类,所以已经出现了一些基于类属属性的多标签学习算法。针对类属属性构造会导致属性空间存在冗余的问题,提出了一种多标签类属特征提取算法LIFT_RSM。该算法基于类属属性空间通过综合利用随机子空间模型及成对约束降维思想提取有效的特征信息,以达到提升分类性能的目的。在多个数据集上的实验结果表明,与若干经典的多标签算法相比,提出的LIFT_RSM算法能得到更好的分类效果。 展开更多
关键词 多标签学习 成对约束 特征提取 机子空间
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基于RSM-S3VM判别模型的员工发型规范监测方法研究 预览
2
作者 乔学明 王贻亮 +1 位作者 李爱国 张晓军 《电气自动化》 2019年第1期75-78,共4页
随着新电改全面提速、竞争性电力市场的推进,工作人员的服务形象日益引起电力企业的重视。基于RSM-S3VM判别模型实现员工发型规范的审核与监测。首先基于现有的采集设备所提供的历史采集图像,采用HOG特征与纹理特征相结合的方式确定发... 随着新电改全面提速、竞争性电力市场的推进,工作人员的服务形象日益引起电力企业的重视。基于RSM-S3VM判别模型实现员工发型规范的审核与监测。首先基于现有的采集设备所提供的历史采集图像,采用HOG特征与纹理特征相结合的方式确定发质特征,以人员正侧面图像相结合的方式完善发型区域,并以形态学运算加以优化,采用Canny函数获取发型轮廓特征。随后,针对判别模型的构建,采用随机子空间算法解决样本类别不平衡问题,以半监督SVM算法构建判别模型,可实现对批量发型规范与否的判别,进而提高工作人员的服务形象。以国网某营业厅为试验环境,验证了所述方法的时效性与准确性。 展开更多
关键词 HOG特征 纹理特征 机子空间 半监督SVM 判别模型
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面向高维数据的安全半监督分类算法 预览
3
作者 赵建华 刘宁 《计算机系统应用》 2019年第5期178-184,共7页
半监督学习过程中,由于无标记样本的随机选择造成分类器性能降低及不稳定性的情况经常发生;同时,面对仅包含少量有标记样本的高维数据的分类问题,传统的半监督学习算法效果不是很理想.为了解决这些问题,本文从探索数据样本空间和特征空... 半监督学习过程中,由于无标记样本的随机选择造成分类器性能降低及不稳定性的情况经常发生;同时,面对仅包含少量有标记样本的高维数据的分类问题,传统的半监督学习算法效果不是很理想.为了解决这些问题,本文从探索数据样本空间和特征空间两个角度出发,提出一种结合随机子空间技术和集成技术的安全半监督学习算法(A safe semi-supervised learning algorithm combining stochastic subspace technology and ensemble technology,S3LSE),处理仅包含极少量有标记样本的高维数据分类问题.首先, S3LSE 采用随机子空间技术将高维数据集分解为B 个特征子集,并根据样本间的隐含信息对每个特征子集优化,形成B 个最优特征子集;接着,将每个最优特征子集抽样形成G 个样本子集,在每个样本子集中使用安全的样本标记方法扩充有标记样本,生成G 个分类器,并对G 个分类器进行集成;然后,对B 个最优特征子集生成的B 个集成分类器再次进行集成,实现高维数据的分类.最后,使用高维数据集模拟半监督学习过程进行实验,实验结果表明S3LSE 具有较好的性能. 展开更多
关键词 高维数据 半监督学习 机子空间 集成技术 分类
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一种针对不平衡数据分类的集成学习算法
4
作者 张宗堂 王森 孙世林 《山东大学学报:工学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期8-13,共6页
针对水声目标识别中常被忽略的数据不平衡问题,提出一种随机子空间AdaBoost算法(RSBoost)。通过随机子空间法在不同水声特征空间上提取子训练样本集,在各个子训练样本集上训练基分类器,将其中少类间隔均值最大的基分类器作为本轮选定的... 针对水声目标识别中常被忽略的数据不平衡问题,提出一种随机子空间AdaBoost算法(RSBoost)。通过随机子空间法在不同水声特征空间上提取子训练样本集,在各个子训练样本集上训练基分类器,将其中少类间隔均值最大的基分类器作为本轮选定的分类器,迭代形成最终集成分类器。在实测数据上进行试验,利用F-measure和G-mean两个准则对RSBoost算法和AdaBoost算法在不同特征集上的性能进行评价。试验结果表明:相对于AdaBoost算法,RSBoost算法在F-measure准则下的平均值由0.07提升到0.22,在G-mean准则下的平均值由0.18提升到0.25,说明在处理水声数据不平衡分类问题上,RSBoost算法优于AdaBoost算法。 展开更多
关键词 不平衡数据 集成学习 水声目标识别 ADABOOST算法 机子空间
AdaBoostRS:高维不平衡数据学习的集成整合 预览
5
作者 杨平安 林亚平 祝团飞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第12期8-12,共5页
机器学习中类不平衡分布问题包含了不同类之间数据样本的偏差分布,导致学习过程更偏向于多数类。而高维数据的稀疏性使得分类的偏差更加明显,因此对于高维不平衡数据,维度灾难与类不平衡分布这两个挑战性问题相互叠加在一起,使得解决高... 机器学习中类不平衡分布问题包含了不同类之间数据样本的偏差分布,导致学习过程更偏向于多数类。而高维数据的稀疏性使得分类的偏差更加明显,因此对于高维不平衡数据,维度灾难与类不平衡分布这两个挑战性问题相互叠加在一起,使得解决高维不平衡问题变得更为困难。针对这一问题,文中提出结合随机子空间和SMOTE过采样技术的AdaBoost集成方法(AdaBoost ensemble of Random subspace and SMOTE,AdaBoostRS)来处理高维不平衡数据的分类。具体地,AdaBoostRS通过随机子空间选取部分特征来训练每个分类器,以增加分类样本的多样性和降低高维数据的维度,然后通过SMOTE方法对降维数据的少数类进行线性插值,以解决类不平衡问题。基于8个高维不平衡的标准时间序列数据集进行实验,结果表明,以F-measure、G-mean与AUC 3个性能指标来进行评判,AdaBoostRS优于传统的集成学习方法。 展开更多
关键词 高维不平衡 机子空间 SMOTE ADABOOST
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基于随机子空间方法的悬臂结构损伤识别研究 预览 被引量:1
6
作者 唐盛华 方志 张国刚 《振动与冲击》 CSCD 北大核心 2018年第14期141-148,共8页
为使用随机子空间方法对悬臂结构进行损伤判断和定位,对振动测量信号,利用数据驱动随机子空间识别方法得到随机状态空间模型,通过变换矩阵T、T1将离散状态空间矩阵A转化为特定形式,克服A矩阵的多样性问题。T矩阵采用A矩阵特征值分解后... 为使用随机子空间方法对悬臂结构进行损伤判断和定位,对振动测量信号,利用数据驱动随机子空间识别方法得到随机状态空间模型,通过变换矩阵T、T1将离散状态空间矩阵A转化为特定形式,克服A矩阵的多样性问题。T矩阵采用A矩阵特征值分解后的特征向量矩阵构造,变换后的A矩阵用于判断结构是否存在损伤及相对损伤程度。T1矩阵采用A矩阵和离散输出矩阵C构造,变换后的A矩阵包含测点信息,用于结构损伤定位。损伤指标采用统计方法确定,由损伤前后样本马氏距离计算得到。通过一三自由度悬臂结构仿真算例和一座模型斜拉桥桥塔损伤试验,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 机子空间 损伤 状态空间模型 悬臂结构
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利用快速子空间跟踪的时变模态参数识别 被引量:1
7
作者 张振华 贺旭东 陈怀海 《应用力学学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期423-427,共5页
提出利用一种快速子空间跟踪技术(API)解决基础激励下时变系统的模态参数识别问题。利用指数窗和截断窗更新状态向量及其压缩向量的互相关矩阵,通过正交化确保特征权重矩阵的正交性,推导特征权重矩阵的递推公式。数值仿真时在API方法... 提出利用一种快速子空间跟踪技术(API)解决基础激励下时变系统的模态参数识别问题。利用指数窗和截断窗更新状态向量及其压缩向量的互相关矩阵,通过正交化确保特征权重矩阵的正交性,推导特征权重矩阵的递推公式。数值仿真时在API方法中加入数据更新速率,利用结构在基础激励下的动力学方程,通过数值方法获得时变系统随机振动响应,仿真结果表明该方法既能保证识别精度,又能减少计算量。 展开更多
关键词 机子空间 参数识别 API算法 基础激励 时间结构
基于子图像方法和稀疏表示的人脸识别算法 预览 被引量:1
8
作者 丁园园 郑岩 +1 位作者 崔倩倩 张翼然 《科技视界》 2018年第22期40-41,63共3页
对于人脸识别问题,虽然提取人脸描述特征是决定识别性能的关键,但分类器的选择和设计也会对识别性能产生很大的影响。本文结合局部的LBP、子图像方法和随机子空间方法,并利用SRC作为基分类器,设计了一种基于子图像方法和稀疏表示的人脸... 对于人脸识别问题,虽然提取人脸描述特征是决定识别性能的关键,但分类器的选择和设计也会对识别性能产生很大的影响。本文结合局部的LBP、子图像方法和随机子空间方法,并利用SRC作为基分类器,设计了一种基于子图像方法和稀疏表示的人脸识别算法。与Semi-RS[1]方法不同,本算法首先通过LBP算子对人脸图像进行预处理(特征变换),得到LBP纹理图像;再结合子图像方法对LBP纹理图像进行子图像划分,构造相应的子图像集;然后对每个子图像集进行多次随机采样,提取相应的特征子集;最后使用得到的特征子集训练一组基SRC分类器,并联所有的基SRC分类器,通过多数投票法进行融合。 展开更多
关键词 人脸识别 LBP 稀疏表示 机子空间
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大数据集合中冗余特征排除的聚类算法设计 预览
9
作者 侯莉莎 《现代电子技术》 北大核心 2018年第14期48-50,54共4页
传统microRNA聚类算法对数据的新特征要求较高,未全面分析大数据集内的冗余特征,使得聚类结果均衡性差。因此,提出大数据集合中冗余特征排除的聚类算法,其采用聚类集成算法,在组构造时期通过使用一致的聚类算法抽取各种子集样本,实现大... 传统microRNA聚类算法对数据的新特征要求较高,未全面分析大数据集内的冗余特征,使得聚类结果均衡性差。因此,提出大数据集合中冗余特征排除的聚类算法,其采用聚类集成算法,在组构造时期通过使用一致的聚类算法抽取各种子集样本,实现大数据冗余特征的排除,获取排除冗余特征的大数据集聚类结果。对得到的大数据聚类特征分类能力以及特征关联性实施度量,采用基于特征聚类以及随机子空间的miRNA识别算法,实现大数据集合冗余特征的聚类。实验结果表明,所提算法具有较高的冗余数据排除性能,该算法下的大数据聚类效果优,具有较高的均衡性。 展开更多
关键词 大数据集 冗余特征排除 聚类算法 特征关联性 机子空间 miRNA识别算法
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基于电子鼻和随机子空间集成学习方法判别鸡蛋贮藏时间
10
作者 姬雪可 郑江霞 +1 位作者 杨璐 郑丽敏 《中国家禽》 北大核心 2018年第8期39-42,共4页
为了快速检测完整鸡蛋和裂纹鸡蛋的贮藏时间,使用电子鼻对贮藏在温度为27-30℃、相对湿度为50%的恒温箱条件下的完整鸡蛋和裂纹鸡蛋的蛋液提取特征,并使用基于随机子空间的集成学习方法对其进行分类分析。结果表明:集成学习方法能较好... 为了快速检测完整鸡蛋和裂纹鸡蛋的贮藏时间,使用电子鼻对贮藏在温度为27-30℃、相对湿度为50%的恒温箱条件下的完整鸡蛋和裂纹鸡蛋的蛋液提取特征,并使用基于随机子空间的集成学习方法对其进行分类分析。结果表明:集成学习方法能较好地区分不同贮藏天数的鸡蛋,对裂纹鸡蛋样本的分类准确率为84.29%,对完整鸡蛋样本的分类准确率为88.57%。对同一贮藏天数的鸡蛋,使用逐步判别分析区分裂纹鸡蛋样本和完整鸡蛋样本,分类准确率最低为89.3%,最高为100%,说明电子鼻可以很好地识别裂纹鸡蛋和完整鸡蛋在贮藏过程中产生的差异。 展开更多
关键词 鸡蛋新鲜度 电子鼻 机子空间 集成学习 逐步判别分析
基于随机子空间集成学习的中小企业信用评估方法研究 预览
11
作者 王庆 姚康 《上海管理科学》 2018年第3期94-97,共4页
由于中小企业规模较小、行业分散、收益不稳定、抵押条件不足、存在一定风险等原因,多年来一直面临融资难的问题。而融资难从根本上来说是中小企业与金融机构之间的信息不对称。 如何合理地评估中小企业的信用状况对于解决融资难问题... 由于中小企业规模较小、行业分散、收益不稳定、抵押条件不足、存在一定风险等原因,多年来一直面临融资难的问题。而融资难从根本上来说是中小企业与金融机构之间的信息不对称。 如何合理地评估中小企业的信用状况对于解决融资难问题起着关键性作用。基于实证分析对比了各类评估方法,并提出了一种基于随机子空间集成学习的中小企业信用评估方法,结果表明,该信用评估方法具有较低的错误分类率,能够更好地适应中小企业信用评估。 展开更多
关键词 机器学习 信用评估 机子空间 集成学习
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随机数据驱动下的机电振荡参数在线提取与阻尼调制(一):基于ORSSI的模态参数在线辨识 被引量:1
12
作者 杨德友 王文嘉 +2 位作者 高际惟 王丽馨 蔡国伟 《中国电机工程学报》 CSCD 北大核心 2018年第8期2253-2261,共9页
随机响应数据蕴含丰富的动态信息,从随机响应数据可提取机电振荡特征参数、进行小干扰稳定分析。该文在环境激励电力系统随机响应特征分析基础上,提出了基于在线递归随机子空间辨识法(on-line recursive stochastic subspace identific... 随机响应数据蕴含丰富的动态信息,从随机响应数据可提取机电振荡特征参数、进行小干扰稳定分析。该文在环境激励电力系统随机响应特征分析基础上,提出了基于在线递归随机子空间辨识法(on-line recursive stochastic subspace identification,ORSSI)的电力系统小干扰稳定性在线评估方法。ORSSI辨识算法利用LQ分解取代了传统SSI算法中的奇异值分解过程,有效地提高了计算速度,同时通过引入Givens旋转变换,替代数据更新后Hankel矩阵LQ分解过程,实现了延伸观测矩阵在线更新,在保证计算精度的同时提高了机电小干扰稳定评估的实时性。基于IEEE 16机68节点系统和某实际系统的仿真,验证了文中方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 机响应 环境激励 在线递归 机子空间 Givens旋转变换
运行工况下转子系统模态参数识别技术研究 预览 被引量:2
13
作者 臧廷朋 王凤仁 +1 位作者 温广瑞 张志芬 《振动与冲击》 CSCD 北大核心 2018年第5期120-125,共6页
针对目前高速旋转机械通过建模求解各阶固有频率复杂、困难问题,提出一种基于随机子空间(Stochastic Subspace Identification, SSI)和经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)相结合的系统模态参数识别方法。该方法首先通过... 针对目前高速旋转机械通过建模求解各阶固有频率复杂、困难问题,提出一种基于随机子空间(Stochastic Subspace Identification, SSI)和经验模式分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)相结合的系统模态参数识别方法。该方法首先通过对转子系统运行工况下的振动响应进行分段滤波获取各阶模态自由衰减分量,然后引入EMD对处理后的信号进行分解,降低模态混叠及其他信号成分对模态参数识别的影响。其次,以EMD分解后的数据为基础,构建Hankel矩阵,通过SVD分解和卡尔曼状态滤波得到系统的随机状态模型,并对状态矩阵进行特征值分解,从而得到系统的一阶与二阶模态的固有频率。仿真分析和转子实验台的实际测试结果表明,该方法可以有效识别运行工况下转子系统的一、二阶固有频率,为后续系统特性分析和故障辨识提供新的思路。 展开更多
关键词 转子 模态参数 经验模式分解 机子空间
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基于BPSO随机子空间的文本情感分类研究
14
作者 张庆庆 刘西林 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 2017年第5期71-81,共11页
【目的】针对基于机器学习的文本情感分类研究中的文本特征表示向量高维性问题,提出BPSO与随机子空间方法结合的选择性集成算法。【方法】在分析BPSO与随机子空间原理的基础上给出BPSO随机子空间的模型框架及算法流程。将中文评论语料... 【目的】针对基于机器学习的文本情感分类研究中的文本特征表示向量高维性问题,提出BPSO与随机子空间方法结合的选择性集成算法。【方法】在分析BPSO与随机子空间原理的基础上给出BPSO随机子空间的模型框架及算法流程。将中文评论语料进行特征化表示后,使用BPSO随机子空间进行实验验证和分析。【结果】通过改变随机子空间中子空间率的取值,研究标准随机子空间与BPSO随机子空间选择性集成对分类准确率和系统差异度的影响,结果表明BPSO随机子空间无论在分类准确率还是在系统差异度上均高于标准随机子空间。【局限】尚未在英文数据上进行验证。【结论】将BPSO应用于随机子空间方法构成一种新颖的选择性集成模型,不仅解决了特征向量空间高维性的问题,而且提高了分类的准确率和泛化能力,为中文文本情感分类提供了有效的方法。 展开更多
关键词 机子空间 BPSO 文本情感分类 空间
随机子空间深度回归方法在紫外光谱水质分析中的应用 预览 被引量:1
15
作者 黄鸿 石光耀 +1 位作者 金莹莹 何凯 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第10期3020-3023,共4页
紫外光谱法进行TOC浓度分析时存在数量多、维数高等问题。针对此问题,提出了一种基于随机子空间深度回归的分析方法。该算法首先采集TOC标准溶液的紫外光谱数据进行预处理,得到吸光度数据;然后在高维数据空间随机选取低维子空间来构... 紫外光谱法进行TOC浓度分析时存在数量多、维数高等问题。针对此问题,提出了一种基于随机子空间深度回归的分析方法。该算法首先采集TOC标准溶液的紫外光谱数据进行预处理,得到吸光度数据;然后在高维数据空间随机选取低维子空间来构造不同的特征子集,并采用深度信念网络对各子集进行特征提取;最后将得到的低维特征进行组合后送入BP神经网络中进行训练,建立TOC浓度反演模型。在构建的水质分析平台上的实验结果表明,提出的基于随机子空间深度回归的水质分析方法对每种TOC浓度反演结果的相对误差均在1%以内,且反演结果的稳定性和准确性也要优于常规的水质分析方法。 展开更多
关键词 紫外光谱法 机子空间 深度信念网络 BP神经网络
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基于随机子空间的局部鉴别投影 预览
16
作者 韩璐 吴飞 荆晓远 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2017年第4期328-334,共7页
针对高维数据容易对噪声敏感及容易造成维数灾难问题,文中提出基于随机子空间的局部鉴别投影算法(RSLDP).利用随机子空间方法对高维的原始数据进行特征选择,在生成的低维特征子空间构造近邻图,降低噪声影响.RSLDP通过最大化局部... 针对高维数据容易对噪声敏感及容易造成维数灾难问题,文中提出基于随机子空间的局部鉴别投影算法(RSLDP).利用随机子空间方法对高维的原始数据进行特征选择,在生成的低维特征子空间构造近邻图,降低噪声影响.RSLDP通过最大化局部类间加权散度和最小化局部类内加权散度,同时最小化样本的总体局部散度,改进局部最大间距鉴别嵌入算法,较好刻画样本与其类间类内近邻中心点的关系,有利于鉴别特征的提取.在CMUPIE和AR这2个人脸数据库上的实验表明文中算法的有效性. 展开更多
关键词 机子空间 局部鉴别投影 局部类内加权散度 局部类间加权散度 人脸识别
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基于谱聚类与RS—KNN的城市快速路交通状态判别 预览 被引量:3
17
作者 商强 林赐云 +3 位作者 杨兆升 邴其春 田秀娟 王树兴 《华南理工大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2017年第6期52-58,共7页
为了提高城市快速路交通状态判别的准确性,构建了一种基于谱聚类与随机子空间集成K最近邻(RS—KNN)的交通状态判别模型.以地点交通参数为基础,根据交通流运行特性并结合中国道路服务水平的4个等级,采用谱聚类算法将交通状态划分为... 为了提高城市快速路交通状态判别的准确性,构建了一种基于谱聚类与随机子空间集成K最近邻(RS—KNN)的交通状态判别模型.以地点交通参数为基础,根据交通流运行特性并结合中国道路服务水平的4个等级,采用谱聚类算法将交通状态划分为4类;然后使用已分类的交通流数据训练RS-KNN模型.通过上海快速路的实测数据完成模型的实验验证和对比分析.实验结果表明,所提出的模型不仅能够提高交通状态判别的精度,而且具有良好的鲁棒性,其判别率比标准KNN模型、BP神经网络模型和SVM模型分别提高7.3%、4.9%和4.5%. 展开更多
关键词 交通工程 交通状态判别 谱聚类 机子空间 K最近邻
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基于随机子空间法的桥梁动载试验研究 预览
18
作者 刘云帅 魏大伟 +1 位作者 谢强 耿江玮 《甘肃科技》 2017年第16期79-81,共3页
首先总结了随机子空间法识别状态空间方程的分析计算的原理,然后以某一工程为例对其进行了有限元模拟,得出其前三阶频率,并进行了基于环境激励的结构动力测试,得到了测点加速度时程曲线,利用随机子空间法对测试数据进行了分析.得... 首先总结了随机子空间法识别状态空间方程的分析计算的原理,然后以某一工程为例对其进行了有限元模拟,得出其前三阶频率,并进行了基于环境激励的结构动力测试,得到了测点加速度时程曲线,利用随机子空间法对测试数据进行了分析.得到其稳定图和前三阶模态频率。通过有限元模拟和随机子空间分析的结果对比,得到桥梁结构的整体刚度评价结论。 展开更多
关键词 桥梁 机子空间 动载试验 频率 整体刚度
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优化子空间SVM集成的高光谱图像分类 被引量:7
19
作者 杨凯歌 冯学智 +1 位作者 肖鹏峰 朱榴骏 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期409-419,共11页
随机子空间集成是很有前景的高光谱图像分类技术,子空间的多样性和单个子空间的性能与集成后的分类精度密切相关。传统方法在增强单个子空间性能的同时,往往会获得大量最优但相似的子空间,因而减小它们之间的多样性,限制集成系统的分类... 随机子空间集成是很有前景的高光谱图像分类技术,子空间的多样性和单个子空间的性能与集成后的分类精度密切相关。传统方法在增强单个子空间性能的同时,往往会获得大量最优但相似的子空间,因而减小它们之间的多样性,限制集成系统的分类精度。为此,提出优化子空间SVM集成的高光谱图像分类方法。该方法采用支持向量机(SVM)作为基分类器,并通过SVM之间的模式差别对随机子空间进行k-means聚类,最后选择每类中J-M距离最大的子空间进行集成,从而实现高光谱图像分类。实验结果显示,优化子空间SVM集成的高光谱图像分类方法能够有效解决小样本情况下的Hughes效应问题;总体精度达到75%–80%,Kappa系数达到0.61–0.74;比随机子空间集成方法和随机森林方法分类精度更高、更稳定,适合高光谱图像分类。 展开更多
关键词 高光谱图像分类 机子空间 优化子空间 支持向量机
基于递推随机子空间的电力系统低频振荡辨识 被引量:3
20
作者 马燕峰 刘伟东 +1 位作者 赵书强 范振亚 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期43-49,共7页
为实时提取低频振荡模式信息,采用基于随机子空间的低频振荡递推辨识方法。引入基于双边迭代的子空间递推方法实现随机子空间递推辨识,以提高辨识快速性和灵活性。利用递推误差并结合低频振荡数据的特点,提出一种能够保证快速平稳递推... 为实时提取低频振荡模式信息,采用基于随机子空间的低频振荡递推辨识方法。引入基于双边迭代的子空间递推方法实现随机子空间递推辨识,以提高辨识快速性和灵活性。利用递推误差并结合低频振荡数据的特点,提出一种能够保证快速平稳递推的遗忘因子和加权因子选择策略。对理想数据、仿真数据和WAMS数据分别采用所提方法进行分析,验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 电力系统 机子空间 低频振荡辨识 空间追踪
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