基于特征选择和梯度提升算法的高光谱遥感地物识别

高光谱遥感数据波段数目较多,且波段之间的相关性高,影响到敏感波段在地物识别中的作用,并造成大量冗余计算,降低时效.提出了一种随机森林结合递归特征消除的敏感特征选择方案,以提高高光谱遥感地物识别的精度与效率.通过RF-RFE特征选择方法得到最优特征组合,并运用LightGBM和XGBoost等提升算法来提高分类精度.在江苏省常州的茶树数据集上进行分类实验时,在原始数据上的分类精度达到了94.27%和94.45%;在特征选择出的最优特征子集上进行实验时,分类精度达到了94.40%和94.36%.实验结果表明,该方案的分类精度要优于决策树和朴素贝叶斯等传统分类算法,同时大幅减少了运算量,取得了较好的识别效果,具有一定的推广和应用价值.     

基于提升小波的基因芯片数据的分类预测

针对肿瘤的早期诊断,提出了一种基于提升小波变换的特征提取的方法,对肿瘤数据样本进行分析鉴别.该方法利用提升小波变换对190例肝癌（包括对照）和107例肺癌（包括对照）基因表达谱芯片数据进行处理后,提取信号的低频信息,经支持向量机训练学习,构造分类器模型,用于癌和非癌样本的区分甄别.实验结果表明,经提升小波变换提取的特征基因,送入分类器中能得到较高的分类率,且在支持向量机中选取线性核函数或径向基函数都能达到较好的分类效果.通过随机选取的20例基因表达谱芯片样本,对所建立的模型进行了测试,获得了很好的效果,因此,本文提出的方法对肿瘤的诊断有一定的应用意义.     

基于偏正态数据下联合位置与尺度混合专家回归模型的参数估计

混合专家回归模型广泛应用于异质总体数据的分类,聚类及回归分析中.研究基于偏正态数据,提出了联合位置与尺度混合专家回归模型,该模型同时对位置,尺度和混合比例参数建模,应用MM算法和EM算法研究了该模型参数的极大似然估计.通过随机模拟和实例分析说明了该模型和方法的有效性与实用性.     

基于偏正态数据下联合位置与尺度混合专家回归模型的参数估计北大核心CSCD

混合专家回归模型广泛应用于异质总体数据的分类,聚类及回归分析中.研究基于偏正态数据,提出了联合位置与尺度混合专家回归模型,该模型同时对位置,尺度和混合比例参数建模,应用MM算法和EM算法研究了该模型参数的极大似然估计.通过随机模拟和实例分析说明了该模型和方法的有效性与实用性.     

基于高斯混合和BP神经网络的卵巢癌质谱数据三分类模型

癌症的早期诊断可以显著提高癌症患者的存活率,三分类问题就是将未知样本与已知样本进行匹配度检测,预测样本是健康状态,良性发展状态,还是癌症状态.针对复杂难分的卵巢癌蛋白质质谱数据,提出了一种基于高斯混合模型和BP神经网络的三分类预测模型.首先,去除原数据中的冗余,对其进行方差排序及交集筛选提取特征集合一,再利用高斯混合模型处理求得参数作为特征集合二,最后使用BP神经网络进行样本三分类,准确率达到72.9%.结果表明:模型可以作为卵巢癌质谱数据三分类的可选择工具.     

基于LBP算子和类覆盖捕获图的人脸检测算法

针对传统人脸检测中的过分类问题,提出一种结合LBP算子与类覆盖捕获图的人脸检测算法.该算法首先用ε-LBP算子提取人脸图像纹理特征,并把对应不同ε值提取的LBP特征数据加权融合起来,形成人脸图像特征向量,然后采用类覆盖捕获图构造分类器,最终对人脸图像实现有效检测.与传统方法相比,基于随机图理论的类覆盖捕获图能够克服过分类缺陷,比其他近邻图分类器更具优势,性能也比较稳定.实验结果表明,该算法可以有效检测人脸图像,尤其对存在模糊和光照异常的人脸图像具有较高的精确度和鲁棒性.     

数据分割的分子动力学算法

数据分割研究的基本内容是数据的分类和聚类,是数据挖掘的核心问题之一,在实际问题中应用广泛.特别是针对有向网络数据的研究更是学科发展的前沿.但由于这类问题结构的非对称性,使得模型与算法的构建存在本质困难,因此相应的研究结果较少.本文借鉴分子动力学方法的思想,提出了一类新的网络数据半监督分类模型及算法.该算法不仅适用于关系对称的无向网络数据,而且适用于关系非对称的有向网络.最后针对期刊引用网络数据进行了数值实验,结果表明了模型及算法的可行性和有效性.     

An Electrocardiogram Signal Classification Algorithm Based on Improved Deep Residual Shrinkage Networks北大核心CSCD

心电信号分类是医疗保健领域的重要研究内容.针对大多数方法不能很好地降低样本数量少的类别漏诊率,以及降低预处理操作的复杂性问题,提出了一种基于改进深度残差收缩网络(IDRSN)的心电信号分类算法(即DRSL算法).首先,使用合成少数类过采样技术(SMOTE)扩充数量少的类别样本,从而解决了类不平衡问题;其次,利用改进深度残差收缩网络提取空间特征,其残差模块可以避免网络层加深造成的过拟合,压缩激励和软阈值化子网络可以提取重要局部特征并自动去除噪声;然后,通过长短期记忆网络(LSTM)提取时间特征;最后,利用全连接网络输出分类结果.在MIT-BIH心律失常数据集上的实验结果表明,该算法的分类性能优于IDRSN、DRSN、GAN+2DCNN、CNN+LSTM_ATTENTION、SE-CNN-LSTM分类算法.     

基于蚁群算法的模糊分类系统设计

提出了一种基于最大-最小蚁群算法的模糊分类系统设计方法.该方法通过两个阶段来实现:特征变量选择和模型参数优化.首先采用蚁群算法对特征变量进行选择,得到一组具有较高分辩性能的特征变量,提高模型的解释性;在模型结构确定后,蚁群算法从训练样本中提取信息对模型的参数进行优化,在保证模型精确性的前提下,构造具有较少变量数目及规则数目的模糊模型,实现了精确性与解释性的折衷.最后将本方法运用到Iris和Wine数据样本分类问题中,并将结果与其它方法进行比较,仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于多目标进化聚类的信用风险特征识别

在信用风险识别领域,聚类算法常被用于区分不同风险等级的样本并识别风险特征。然而该领域中通常面临高维数据处理问题,导致传统聚类算法存在不适应此类问题的缺陷:易陷入局部最优、受冗余特征干扰、鲁棒性不强等。采用高维信用风险数据,研究上市公司信用风险,建立信用风险特征识别的三目标优化模型,设计基于分解的多目标子空间聚类算法进行求解。通过算法的横向对比实验,展示了所提出的算法在聚类精度和鲁棒性方面的优势,并根据聚类算法的权重分配结果,归纳总结上市公司信用风险评估过程中应重点关注的指标。     

稀疏降维的近似凸壳覆盖一类分类器构造

针对高维数据集常常存在冗余和维数灾难,在其上直接构造覆盖模型难以充分反映数据分布信息的问题,提出一种基于稀疏降维近似凸壳覆盖模型.首先采用同伦算法求解稀疏表示中l_1优化问题,通过稀疏约束自动获取合理近邻数并构建图,再通过LPP(Locality Preserving Projections)来进行局部保持投影,进而实现对高维空间快速有效地降维,最后在低维空间通过构造近似凸壳覆盖实现一类分类.在UCI数据库,MNIST手写体数据库和MIT-CBCL人脸识别数据库上的实验结果证实了方法的有效性,与现有的一类分类算法相比,提出的覆盖模型具有更高的分类正确率.     

基于统计方法的汽车行驶工况构建

基于福州市汽车路况数据,研究汽车行驶工况构建方法.用运动学片段分析法对GPS车速划分运动学片段,构建14个与速度相关的运动学特征.采用主成分分析和k均值聚类对运动学片段进行特征分析和分类.针对分类的运动学片段分别采用MH抽样算法,抽取新的速度时间序列,以划分新的运动学片段.基于短行程法对聚类的运动学片段和抽样的运动学片段分别构建工况,选取以平均速度为代表的10个特征的相对误差作为工况筛选标准,实验验证了基于原始运动学片段构建的工况和MH抽样运动学片段构建的工况与原数据误差均小于10%,其中7个特征误差小于5%,验证了MH抽样算法在构建工况时的有效性.     

基于模糊c均值算法和人工蜂群算法的无监督波段选择

波段选择是高光谱影像处理中一种重要的降维方法.在类标签不可获得的情况下,如何选择出一个具有代表性的波段子集是一个挑战性的问题.为了解决高光谱数据维数灾难以及光谱空间冗余的问题,基于模糊C均值算法(Fuzzy c-means,FCM),人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)与极大熵准则(Maximum Entropy, ME),文章提出了一种新的无监督波段选择方法.该方法首先通过FCM算法将相似的波段划分到一个波段子集中,然后以ME为ABC算法中的适应度函数,寻找优化的波段子集.为验证该算法的有效性,在三个典型的高光谱数据集上,将所提出的方法和其它一些有效的波段选择算法进行了分类精度和计算时间对比.实验结果表明,所提出的算法不但可以得到高的分类精度,同时在计算时间上也具有明显的优势.     

基于相似性度量的改进DBSCAN算法

针对传统DBSCAN算法对高维数据集聚类效果不佳且参数的选取敏感问题,提出一种新的基于相似性度量的改进DBSCAN算法.该算法构造了测地距离和共享最近邻的数据点之间的相似度矩阵,克服欧式距离对高维数据的局限性,更好地刻画数据集的真实情况.通过分析数据的分布特征来自适应确定Eps和MinPts参数.实验结果表明,所提GS-DBSCAN算法能够有效地对复杂分布的数据进行聚类,且在高维数据的聚类准确率高于对比算法,验证了算法的准确性和可行性.     

基于Dirichlet分布有限混合模型的Bayes聚类

本文基于Dirichlet分布有限混合模型,提出了一种用于成分数据的Bayes聚类方法.采用EM算法获得模型参数的估计,用BIC准则确定类数,用类似于Bayes判别的方法对各观测分类.推导了计算公式,编写出程序.模拟研究结果表明,本文提出的方法有较好的聚类效果.     

Tweedie类分布下广义线性联合均值与散度混合专家回归模型

Tweedie类分布在财产保险中常常用来对索赔额进行量化,而混合专家回归模型在统计和机器学习方面被广泛地研究,并用来对异质总体数据进行分类、聚类及回归分析.本文基于Tweedie类分布提出广义线性联合均值与散度混合专家回归模型,从而为非寿险费率厘定精算技术的发展提供参考思路.接着,利用EM算法给出该模型的极大似然估计,进而通过随机模拟实验验证了所提出方法的有效性.最后,本文结合空气质量指标(AQI)数据验证了该模型和方法具有实用性和可行性.     

区间型符号数据的特征选择方法

对区间型符号数据进行特征选择,可以降低数据的维数,提取数据的关键特征。针对区间型符号数据的特征选择问题,本文提出了一种新的特征选择方法。首先,该方法使用区间数Hausdorff距离和区间数欧氏距离度量区间数的相似性,通过建立使得样本点与样本类中心相似性最大的优化模型来估计区间型符号数据的特征权重。其次,基于特征权重构建相应的分类器来评价所估计特征权重的优劣。最后,为了验证本文方法的有效性,分别在人工生成数据集和真实数据集上进行了数值实验,数值实验结果表明,本文方法可以有效地去除无关特征,识别出与类标号有关的特征。     

基于最大惩罚似然的高斯混合模型无监督分类研究

本文提出了一个基于高斯混合模型的无监督分类算法. 考虑到利用EM算法求解高斯混合模型的参数参数估计问题容易陷入局部最优解, 我们引入逆Wishart分布来代替传统的Jeffery先验. 几个实验数据的结果表明, 采用该方法估计无监督分类的成分数, 无论是估计的正确率, 还是运算速度, 都有较大提高.     

基于隐变量的有限混合模型对有序数据的Bayes聚类分析

本文基于隐变量的有限混合模型,提出了一种用于有序数据的Bayes聚类方法.我们采用EM算法获得模型参数的估计,用BIC准则确定类数,用类似于Bayes判别的方法对各观测分类.模拟研究结果表明,本文提出的方法有较好的聚类效果,对于中等规模的数据集,计算量是可以接受的.     

基于成对约束的主动学习半监督谱聚类

半监督学习是近年来机器学习领域中的一个重要研究方向,其监督信息的质量对半监督聚类的结果影响很大,主动学习高质量的监督信息很有必要.提出一种纠错式主动学习成对约束的方法,该算法通过寻找聚类算法本身不能发现的成对约束监督信息,将其引入谱聚类算法,并利用该监督信息来调整谱聚类中点与点之间的距离矩阵.采用双向寻找的方法,将点与点间距离进行排序,使得学习器即使在接收到没有标记的数据时也能进行主动学习,实现了在较少的约束下可得到较好的聚类结果.同时,该算法降低了计算复杂度,解决了聚类过程中成对约束的奇异问题.通过在UCI基准数据集以及人工数据集的实验表明,算法的性能好于相关对比算法,并优于采用随机选取监督信息的谱聚类性能.