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农作物遥感分类特征变量选择研究现状与展望 总被引：5，自引：0，他引：5
农作物遥感分类是农作物种植面积估算的重要核心问题,是提高农作物种植面积估算精度的关键研究内容。特征变量的选择是农作物遥感分类的重要步骤,有效地使用多种特征变量是提高农作物遥感分类精度的关键。随着多源数据获取的更加容易,电磁波谱特征、空间特征、时间特征以及辅助数据特征在农作物遥感分类中发挥着重要的作用。本文简要回顾和综合分析了在农作物遥感分类中所使用的各种特征变量,包括多光谱特征、微波散射特征、多源数据特征、高光谱数据特征等电磁波谱特征,以及空间特征、时间特征和辅助数据特征等,并分析了农作物遥感分类特征变量选择方面存在的问题和发展趋势。指出目前农作物遥感分类特征变量选择存在的关键问题主要包括特征变量选择的理论研究不足和综合应用存在缺陷两个方面。未来农作物遥感分类特征选择研究的核心内容主要包括生化组分特征及冠层结构特征等农作物遥感分类新特征变量的挖掘、分类特征变量的综合应用、农作物遥感分类特征变量的敏感性和不确定性研究3个方面。 相似文献
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逻辑回归因其模型简单和易解释性成为内容排序中常用算法,然而作为线性算法假设各个特征之间相互独立无关,这与实际场景中特征之间潜在关联性有异。分析发现特征之间潜在线性关联性并将这种关联性提取为新的特征,定义特征之间线性关联性存在正相关和负相关两种形态,定义特征之间相关系数达到设定阈值则认为构成相关特征。将组合后的特征与原有特征重新组合构成新的特征项,以逻辑回归算法对新特征项进行内容数据排序预测,实验结果表明,经过特征组合后特征项能够较为显著地提高模型预测AUC。 相似文献
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在中文微博数据的文本情感分类任务中使用机器学习方法 ,为研究不同的特征集对情感分类准确率的影响,综合了一元词特征、句法特征、微博特征、基于评价对象特征、词典特征用于支持向量机分类器中,通过准确率、召回率、F指数比较分析不同特征组合对于分类性能的影响。所提方法用于微博数据中关于药品二甲双胍的评论文本,实验结果表明,一元词特征对文本情感分类的准确率高于其他单类特征,而在与句法特征、微博特征、基于评价对象特征、词典特征的综合使用得到了最高的分类精度。 相似文献
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文章提出一种基于法向量夹角的点云特征线提取算法，该算法过程主要分为特征点提取和特征点连接两个阶段。在基于法向量夹角的特征点提取的过程中，通过构建最小生成树来实现法向量重定向，一定程度上提高了传统法向量提取特征点的准确性，随后对初选特征点进行细化和删减，得到点云数据的特征点集。在特征点连接阶段通过建立特征点的最小生成树以及相应的最小生成树裁剪算法构建特征曲线。实验证明，该算法原理简单，能很好地提取点云模型尖锐特征与细节特征，是一种有效的三维点云特征线提取算法。 相似文献
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生物特征识别技术概述 总被引：4，自引：0，他引：4
生物特征识别技术是利用人的生理特征或行为特征,来进行个人身份的鉴定.文章论述了现有的各种生物特征识别技术的原理、特征、应用的优缺点,介绍了生物特征识别技术的标准化工作和发展趋势. 相似文献
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【目的】标准特征因子是JCR 2015公布的新指标,研究其特点有助于深化其应用。【方法】采用统计学方法与岭回归对标准特征因子与特征因子进行了比较分析。【结果】发现标准特征因子、特征因子的统计学特征比较接近,与其他文献计量指标的相关关系相似。标准特征因子与特征因子相似度极高。标准特征因子并没有提高指标的区分度,与其他文献计量指标的关系也相似。特征因子转换为标准特征的非线性转换是导致以上现象的根本原因。【结论】在期刊多属性评价中,不能同时选取这两个指标,应优先选取标准特征因子。 相似文献
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传统特征选择算法没有考虑特征之间的关联性,并且基于类别平衡假设,在不平衡问题上偏向多数类而忽略少数类。针对以上不足,本文综合考虑特征相关性与不平衡性,提出一种基于类区分度的高维不平衡特征选择算法CDHI,该算法通过k-means进行特征聚类,并计算簇中每个特征的类区分度,利用类区分度对聚类簇中特征进行重要性排序,然后选择各簇中类区分度较高的特征组成特征子集,达到去除高维特征冗余与处理不平衡数据的双重目的。实验结果表明,与传统特征选择方法相比,CDHI算法有效降低了特征空间的维度,提高了少数类的识别率。 相似文献
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特征价格模型是一种广泛应用于异质商品价格构成的分析工具。以往采用逐步回归分析的方法由于特征变量间的不确定性导致变量间存在线性相关,致使一些影响特征价格的难以进入特征价格模型。本文利用主成分分析法,将特征变量转换成相互独立的主成分变量作为模型构建的基础,再通过主成分变量与特征变量的关系,最终确定写字楼特征价格模型。从而最大限度的保留特征变量对特征价格的解释力。 相似文献
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针对人脸特征表情变化极为复杂,3D模型形变中的程度较为细微.一些特征点的位置会出现一定程度的飘逸,给准确的三维特征匹配带来了难度.提出基于松弛特征关联的3D人脸多特征匹配算法.通过提取特征点,计算三维特征的松弛特征对应程度,最大程度的完成在误差较大程度下的三维特征匹配.避免传统算法中用直线距离特征匹配带来的弊端.实验仿真程序表明:该方法在误差较大的匹配环境下,优化效果较为明显. 相似文献
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针对大量不相关的冗余特征制约图像关键特征分类性,导致语义识别模型出现偏差的问题,提出一种混合约束的半监督图像语义特征选择方法。在半监督学习的基础上,算法采用成对约束和数据清洗相结合的特征评价方法快速去除不相关图像干扰特征,聚类过程中考虑可转换语义直接的特征相关性,保证语义特征正确。实验结果表明,与传统的语义特征识别方法相比,该方法能以更少的特征获得更好的语义特征分类性能,有更好的识别效果。 相似文献
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传统的金字塔影像生成将特征点及非特征点统一处理,导致随着分辨率的降低,特征点也一并被平滑消失。而采用点特征增强算法的金字塔影像生成,则可以通过对特征点的检测及增强,特征点不会随着分辨率的下降而消失。即将高分辨率图像下的特征点保留到低分辨率的图像中. 相似文献
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针对Web数据奇异特征挖掘时,信道对奇异特征具有卷积效应,影响特征挖掘精度。提出一种脉冲响应不变解卷积算法,实现对奇异特征对的盲解卷积,提高奇异特征挖掘性能。利用Web数据奇异特征的时间可预测性作为盲解卷积的解卷测度,采用脉冲响应不变算法对基于该测度的代价函数进行优化求解,从而成功得到解卷积滤波器系数,实现对Web数据奇异特征的盲解卷积。仿真实验表明,采用该算法挖掘Web数据的奇异特征,对于奇异特征信号具有很好的盲解卷积效果,所挖掘的奇异特征相关系数和重构信噪比均较高,特征挖掘聚类性好。 相似文献
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现代情报学总体理论框架的新特征 总被引：1，自引：1，他引：1
现代情报学总体理论框架,必须通过对目前情报学已有理论的整合来建构。谈框架的新特征就是各理论的整合形成的现代情报学整合理论对现代情报学发展的描述,即系统功能特征、主体的情报实践性特征、开放性过程特征、参考系统特征、多路立体网络特征。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
通过对智能数据库的特征优化挖掘,实现特征数据融合,优化数据库分组访问信道,提高数据调度效率。当前的智能数据库特征挖掘算法采用相关度匹配的特征级联挖掘技术,当分层特征之间的具有较大的相似度时,挖掘效果不好。提出一种基于小波多窗谱提取的智能数据库特征挖掘算法。构建数据库模型,建立GMS方法以最小的代价和以最小的样本偏差来实现最高质量的样本数据集,采用粗糙概念格的生成算法进行数据流的频繁访问特征分区,构建小波函数,得到智能数据库的特征双曲调频母小波,提取数据库信息流的多窗谱特征,进行智能数据库特征挖掘算法改进。仿真结果表明,该算法进行数据库特征挖掘的运行时间较短,数据库特征挖掘精确度较高,提高了对数据库的访问和数据调度的精度和效率。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
特征选择和分类器设计是网络攻击监测的关键,为了提高网络攻击监测率,针对特征选择问题,提出一种蚁群算法选择特征和SVM特征加权相结合的网络攻击检测方法(ACO-SVM)。首先利用支持向量机的分类精度和特征子集维数加权构造了综合适应度指标,利用蚁群算法的全局寻优和多次优解搜索能力实现特征子集搜索;然后选择网络数据的关键特征,计算信息增益获得各个特征权重,并根据特征权重构建加权支持向量机的网络攻击分类器;最后设计了局部细化搜索方式,使得特征选择结果不含冗余特征的同时提高了算法的收敛性,并通过KDD1999数据集验证了算法有效性。结果表明,ACO-SVM有效降低了特征维数,提高了网络攻击检测正确率和检测速度。 相似文献