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基于高分二号遥感数据的森林自然度等级划分 认领
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作者 张驰 佃袁勇 +3 位作者 黄光体 周靖靖 李源 王熊 《森林与环境学报》 CSCD 北大核心 2020年第1期91-98,共8页
以地面样点为基础的森林自然度评价方法很难获得区域范围森林自然度等级,针对该问题,提出了利用高分遥感卫星影像数据,划分区域范围森林自然度等级的方法。以湖北竹山县九华山林场为试验区域,在选取研究区典型样地的基础上,结合高分二号... 以地面样点为基础的森林自然度评价方法很难获得区域范围森林自然度等级,针对该问题,提出了利用高分遥感卫星影像数据,划分区域范围森林自然度等级的方法。以湖北竹山县九华山林场为试验区域,在选取研究区典型样地的基础上,结合高分二号(GF-2)遥感影像数据的特点,从GF-2影像上提取遥感光谱、纹理等特征并结合地形特征,采用随机森林算法在大尺度范围对九华山林场森林自然度等级进行分类研究。结果发现:以GF-2数据为基础提取的植被指数、光谱、纹理等特征与地形特征结合,采用随机森林算法可较好地划分森林自然度等级,总体分类精度高达93.97%,Kappa系数为0.91。对森林自然度等级影响最重要的6个特征因子为高程、坡向、坡度、纹理均值、光谱主成分变化分量和归一化植被指数(NDVI)。结果表明,基于遥感影像提取的特征和地形特征结合进行森林自然度等级划分的研究方法具有可行性,为大面积区域的森林自然度等级划分奠定基础。 展开更多
关键词 遥感数据 高分二号 森林自然度 随机森林
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运用GF-1影像光谱和纹理信息构建森林蓄积量估测模型 认领
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作者 刘伯涛 李崇贵 +2 位作者 郭瑞霞 刘思涵 马婷 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期9-12,28共5页
以GF-1遥感影像为数据源,研究区森林资源二类调查数据为样地实测数据,综合考虑光谱、地形、纹理特征,利用多元线性回归、BP神经网络、支持向量机和随机森林建立研究区森林蓄积量估测模型,并验证模型预测的性能。结果表明:4种模型预测评... 以GF-1遥感影像为数据源,研究区森林资源二类调查数据为样地实测数据,综合考虑光谱、地形、纹理特征,利用多元线性回归、BP神经网络、支持向量机和随机森林建立研究区森林蓄积量估测模型,并验证模型预测的性能。结果表明:4种模型预测评价指标的决定系数(R^2)和均方根误差(RMSE)相近,但有一定的差异,多元线性回归模型R^2和RMSE分别为0.446、39.979 6 m^3·hm^-2,BP神经网络模型R2和RMSE分别为0.474、39.703 9 m^3·hm^-2,支持向量机模型R2和RMSE分别为0.485、38.924 8 m^3·hm^-2,随机森林模型R2和RMSE分别为0.534、37.882 2 m^3·hm^-2;3种机器学习方法构建的蓄积量估测模型预测性能优于传统的多元线性回归模型,随机森林模型的预测性能最优。 展开更多
关键词 GF-1遥感影像 森林蓄积量 多元线性回归 随机森林 支持向量机 BP神经网络
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基于机器学习算法的广西桉树适宜性研究 认领
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作者 杜雨菲 吴保国 陈玉玲 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期122-128,共7页
[目的] 探索立地因子与桉树Eucalyptus适宜性之间的关系,开展树种适宜性研究,为桉树适宜性研究提供新思路,为科学造林提供支持。 [方法] 以广西桉树人工林为研究对象,选取广西国有高峰林场的1 883个森林资源小班调查数据,分别运用朴素... [目的] 探索立地因子与桉树Eucalyptus适宜性之间的关系,开展树种适宜性研究,为桉树适宜性研究提供新思路,为科学造林提供支持。 [方法] 以广西桉树人工林为研究对象,选取广西国有高峰林场的1 883个森林资源小班调查数据,分别运用朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林算法作为树种适宜性评价方法,构建桉树适宜性分类模型。输入为地貌类型、海拔、坡向、坡位、坡度、凋落物厚度、腐殖质层厚度、土层厚度、石砾含量、成土母质,土壤类型等11个立地因子信息,输出为桉树适宜性。 [结果] 3种算法构建的模型拟合精度依次为63.18%、69.73%、78.03%,泛化精度依次为64.33%、67.93%、78.18%。相比于朴素贝叶斯、支持向量机算法,随机森林算法分类效果更好。立地因子重要性排序由高到低依次为:海拔、土层厚度、坡向、坡度、石砾含量、凋落物厚度、坡位、腐殖质层厚度、土壤类型、地貌类型、成土母质。200~350 m海拔、80~100 cm土层厚度的地区比较适宜桉树生长。 [结论] 基于机器学习算法构建的桉树适宜性评价模型可以较好地对桉树的适宜性做出预测。 展开更多
关键词 森林测计学 适宜性 机器学习 朴素贝叶斯 支持向量机 随机森林 桉树
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基于随机森林法的农作物高光谱遥感识别 认领
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作者 吴立周 王晓慧 +3 位作者 王志辉 方馨 朱婷瑜 丁丽霞 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期136-142,共7页
目的 不同农作物种类光谱差异小,通过探测众多窄波段范围的细微差别,提取区分不同农作物的特征波段,是目前实现农作物高光谱遥感识别的重要途径。如何提取区分不同农作物的特征波段,进而实现农作物的精确识别是一个挑战。近来出现的随... 目的 不同农作物种类光谱差异小,通过探测众多窄波段范围的细微差别,提取区分不同农作物的特征波段,是目前实现农作物高光谱遥感识别的重要途径。如何提取区分不同农作物的特征波段,进而实现农作物的精确识别是一个挑战。近来出现的随机森林方法在多变量目标的分类识别方法展现了优势,为解决这一难题提供了一个新手段。 方法 利用随机森林法与传统方法分析杭州地区8种典型农作物的反射光谱,提取特征波段并进行分类,对比不同方法的识别效果。 结果 不同作物的反射光谱及其一阶微分、二阶微分、倒数的对数、去包络线法所提取的特征波段只能区分部分作物;随机森林法无需对反射光谱预处理,直接对全波段反射光谱数据处理,不仅筛选出了区分不同作物的特征波段,且运用所选择的波段对作物进行随机森林分类的效果也是最优的。 结论 随机森林法选择的波段(550、2 490、370、770、560、380、540、530、570、350 nm)不仅能区分不同作物,还能反映农作物生化属性的不同,使得用于分类的波段及分类方法体现了不同作物间物化性质的不同,在展现高光谱遥感识别农作物优势的同时,也为大面积农作物遥感精细分类提供借鉴。 展开更多
关键词 森林经理学 高光谱遥感 光谱特征 农作物 随机森林 分类
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结合随机森林面向对象的森林资源分类 认领
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作者 王猛 张新长 +3 位作者 王家耀 孙颖 箭鸽 潘翠红 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期235-244,共10页
针对森林资源分类研究较少且缺少相对简单有效的方法的情况,提出一种结合面向对象和随机森林的森林资源分类方法。面向对象分割技术可减少“椒盐效应”,随机森林分类算法具有高准确度、抗噪声能力强、性能稳定等优势。鉴于此,通过调整... 针对森林资源分类研究较少且缺少相对简单有效的方法的情况,提出一种结合面向对象和随机森林的森林资源分类方法。面向对象分割技术可减少“椒盐效应”,随机森林分类算法具有高准确度、抗噪声能力强、性能稳定等优势。鉴于此,通过调整面向对象的分割参数,构造最优特征空间及估算随机森林中决策树的数量等,构建了最优的面向对象随机森林分类模型。另外,选择了SVM算法作对比试验。试验结果显示,本文分类算法的总体精度达到83.34%,Kappa系数为0.7892,明显高于SVM,能够有效提高森林资源分类的精度。 展开更多
关键词 森林资源分类 面向对象方法 随机森林
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基于集成深度森林的入侵检测方法 认领
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作者 丁龙斌 伍忠东 苏佳丽 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期144-150,共7页
基于卷积神经网络(CNN)的入侵检测方法在实际应用中模型训练时间过长、超参数较多、数据需求量大。为降低计算复杂度,提高入侵检测效率,提出一种基于集成深度森林(EDF)的检测方法。在分析CNN的隐藏层结构和集成学习的Bagging集成策略的... 基于卷积神经网络(CNN)的入侵检测方法在实际应用中模型训练时间过长、超参数较多、数据需求量大。为降低计算复杂度,提高入侵检测效率,提出一种基于集成深度森林(EDF)的检测方法。在分析CNN的隐藏层结构和集成学习的Bagging集成策略的基础上构造随机森林(RF)层,对每层中RF输入随机选择的特征进行训练,拼接输出的类向量和特征向量并向下层传递迭代,持续训练直至模型收敛。在NSL-KDD数据集上的实验结果表明,与CNN算法相比,EDF算法在保证分类准确率的同时,其收敛速度可提升50%以上,证明了EDF算法的高效性和可行性。 展开更多
关键词 入侵检测 卷积神经网络 深度学习 随机森林 深度森林
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基于物联网的智慧城市电表数据加密方法研究 认领
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作者 谢林利 《科技视界》 2020年第5期133-136,共4页
针对智慧城市电表数据采集过程中面临用户隐私泄露的风险问题,提出了一种基于随机森林算法和聚合签名方法相结合的数据加密方法。利用随机森林方法提取用户用电特征信息作为判断用户是否具有窃电行为的判据。采用一次性假名算法、聚合... 针对智慧城市电表数据采集过程中面临用户隐私泄露的风险问题,提出了一种基于随机森林算法和聚合签名方法相结合的数据加密方法。利用随机森林方法提取用户用电特征信息作为判断用户是否具有窃电行为的判据。采用一次性假名算法、聚合签名方法与同态加密算法相结合的方法对传输的数据进行加密。最后,算例结果表明与传统的K-NN、SVM方法相比,所提随机森林方法对用户用电特征的分类准确度提升2.2%与4.45%,此外隐私保护的效果更好。 展开更多
关键词 智慧城市 物联网 电能表 随机森林 同态加密
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甲醇汽油、乙醇汽油定性判别及其醇含量测定模型研究 认领
8
作者 胡军 刘燕德 +2 位作者 郝勇 孙旭东 欧阳爱国 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1640-1644,共5页
甲醇汽油和乙醇汽油都为清洁能源,但甲醇汽油和乙醇汽油的优缺点各有不同,其中甲醇、乙醇的含量决定了汽油性能的优劣,对甲醇汽油和乙醇汽油进行判别区分以及醇类汽油中醇含量进行定量测定非常重要。通过中红外光谱技术对醇类汽油的类... 甲醇汽油和乙醇汽油都为清洁能源,但甲醇汽油和乙醇汽油的优缺点各有不同,其中甲醇、乙醇的含量决定了汽油性能的优劣,对甲醇汽油和乙醇汽油进行判别区分以及醇类汽油中醇含量进行定量测定非常重要。通过中红外光谱技术对醇类汽油的类型进行判别并对其含量进行定量分析。首先通过对比分析甲醇汽油和乙醇汽油的中红外光谱图,采用随机森林(random forest,RF)对甲醇汽油和乙醇汽油样品进行判别;在建立甲醇汽油和乙醇汽油样品定性判别模型之后,分别建立甲醇汽油和乙醇汽油的定量测定模型,从而精确测定汽油中对应的醇的含量。为减小在实验过程中实验仪器振动、噪声等原因导致的光谱漂移、光散射等现象,对中红外光谱进行预处理。首先采用不同预处理,如(savitzky-golay,S-G)卷积平滑、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、标准正态变量变换(standard normal variable transformation,SNV)、导数(derivatives)等方法进行校正,分别建立适合甲醇汽油和乙醇汽油的检测模型。预处理后的数据分别建立甲醇汽油、乙醇汽油的最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)模型。采用随机森林(random forest,RF)对甲醇汽油和乙醇汽油样品进行判别,发现当决策树个数为61时,判别正确率达到98.28%。对于LS-SVM模型,比较建模结果可知:无论是甲醇汽油还是乙醇汽油,标准正态变量变换(SNV)预处理效果最好,经SNV校正处理后建立的甲醇汽油甲醇含量测定LS-SVM模型的预测相关系数R_p为0.9519,均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为1.7663;经过标准正态变量变换后建立的乙醇汽油乙醇含量测定LSSVM模型的预测相关系数R_p为0.9515,均方根误差RMSEP为1.7703。该研究可为甲醇汽油、乙醇汽油的定性判别和其含量测定提供技术参考和理论依据,为甲醇汽油产业提供测量醇 展开更多
关键词 中外光谱 醇类汽油 最小二乘支持向量机 随机森林
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DBN在蛋白质编码区识别问题中的应用研究 认领
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作者 胡青渝 刘广臣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第4期247-255,共9页
针对真核生物DNA序列中蛋白质编码区的识别问题,提出基于深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的组合模型。通过信号处理技术对真核生物的DNA序列进行数值转换,并结合统计学知识提取转换后DNA序列的数值特征;利用随机森林对所提取的... 针对真核生物DNA序列中蛋白质编码区的识别问题,提出基于深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)的组合模型。通过信号处理技术对真核生物的DNA序列进行数值转换,并结合统计学知识提取转换后DNA序列的数值特征;利用随机森林对所提取的特征变量降维;用深度置信网络模型对DNA序列分类判别;根据短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)技术对外显子区准确定位。在三个标准测试集上比较组合模型与传统Logistic回归模型、贝叶斯判别模型的判别效果,结果显示,深度置信网络组合模型的准确率和特异度等指标都明显优于Logistic回归模型和贝叶斯判别模型。 展开更多
关键词 编码区识别 信号处理 随机森林 深度置信网络(DBN) 短时傅里叶变换(STFT)
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基于随机森林的税务热线服务质量预测研究 认领
10
作者 程平 王立宇 《财会通讯》 北大核心 2020年第2期137-140,共4页
本文以A市12366税务热线为例,从税务热线客服本身的特征与行为出发,引入机器学习中的随机森林算法,构建服务质量预测模型。实验结果显示该模型的拟合优度为86.30%,而用来对比验证的多元线性回归预测模型的拟合优度仅为36.3%。其次,通过... 本文以A市12366税务热线为例,从税务热线客服本身的特征与行为出发,引入机器学习中的随机森林算法,构建服务质量预测模型。实验结果显示该模型的拟合优度为86.30%,而用来对比验证的多元线性回归预测模型的拟合优度仅为36.3%。其次,通过对服务质量进行事前预测与把控,不断地优化影响因素,从而有效地提高A市税务热线服务质量。研究发现,通过优化工作经验、实际接听量以及工时利用率等因素可以有效地提高服务质量。 展开更多
关键词 服务质量 随机森林 税务 机器学习
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基于地表变形数据的潜在滑坡识别研究 认领
11
作者 李萌 彭思佳 +1 位作者 白艳萍 黄兆欢 《科技创新与应用》 2020年第6期9-13,共5页
潜在滑坡识别对地质灾害高发区的滑坡研究有重要意义。文章以中巴经济走廊灾害多发区某一试验区为例,结合由2014-2019的Sentinel1-A雷达数据计算出的地表变形数据,选取试验区地形、水文、地质、聚类共8种特征变量基于随机森林模型进行... 潜在滑坡识别对地质灾害高发区的滑坡研究有重要意义。文章以中巴经济走廊灾害多发区某一试验区为例,结合由2014-2019的Sentinel1-A雷达数据计算出的地表变形数据,选取试验区地形、水文、地质、聚类共8种特征变量基于随机森林模型进行滑坡识别,滑坡识别结果总体精度为88.62%,Kappa系数为0.78。结果表明,结合地表变形数据的随机森林模型可以较好的识别潜在滑坡,聚类特征对于识别结果有重要贡献。 展开更多
关键词 随机森林 中巴经济走廊 地质灾害 特征变量
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基于GF-2号影像的森林优势树种分类 认领
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作者 王熊 胡兵 +5 位作者 韩泽民 菅永峰 梁杰 周欢 周靖靖 佃袁勇 《湖北林业科技》 2020年第1期1-7,76共8页
利用遥感数据开展森林资源优势树种的分类对森林资源的监测、森林可持续经营及生物多样性研究具有重要意义。研究针对复杂地形区域的破碎化森林,采用高分二号(GF-2)的多光谱影像作为基础数据进行森林优势树种的精细分类。本文以地形复... 利用遥感数据开展森林资源优势树种的分类对森林资源的监测、森林可持续经营及生物多样性研究具有重要意义。研究针对复杂地形区域的破碎化森林,采用高分二号(GF-2)的多光谱影像作为基础数据进行森林优势树种的精细分类。本文以地形复杂、森林破碎化的湖北省竹山县九华山林场为研究对象,采用面向对象分类方法对树种进行精细分类,比较支持向量法、最近邻法(KNN)和随机森林(RF)三种不同分类算法的分类效果。在尺度阈值为30、合并阈值为95时分割的基础上,利用SVM、KNN和RF分类结果和分类精度差异较大。分类精度最高的是SVM分类方法,总体精度为68.52%,Kappa系数为0.62;其次为随机森林分类法,总体精度为60.29%,Kappa系数为0.54;KNN分类方法精度最低,总体精度为59.41%,Kappa系数为0.53。GF-2号数据能满足树种分类基本需求,在复杂地形和景观破碎化地区用支持向量机进行树种的分类精度更高,但仍存在一定的局限性。 展开更多
关键词 优势树种分类 支持向量机 最近邻法 随机森林 高分二号
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基于分段改进S变换和随机森林的复合电能质量扰动识别方法 认领
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作者 王仁明 汪宏阳 +1 位作者 张赟宁 王凌云 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期19-28,共10页
各类分布式设备和智能设备接入电力系统,使得电力系统对电能的波动越来越敏感,这导致对电能质量扰动(PQD)的识别和处理变得越来越重要。通过将分段改进S变换(SMST)和随机森林(RF)算法相结合,提出了一种用于复杂噪声环境下PQD识别的新方... 各类分布式设备和智能设备接入电力系统,使得电力系统对电能的波动越来越敏感,这导致对电能质量扰动(PQD)的识别和处理变得越来越重要。通过将分段改进S变换(SMST)和随机森林(RF)算法相结合,提出了一种用于复杂噪声环境下PQD识别的新方法。首先,基于检测误差和峰度对SMST的不同频段进行分别调参,并使用SMST提取待检测信号的75种时频特征,构成原始特征集。然后,改进分类回归树(CART)的节点分裂过程,加入了离散值处理策略并使用Gini指数的下降作为新的节点分裂规则。同时,在下次节点分裂前,将基尼指数下降值为零的特征从特征集中删除。最后,使用改进的CART算法构建了RF分类器并对复合PQD信号进行分类。实验证明,在不同的信噪比条件下,新方法均能有效识别多数单一PQD信号和常见的双重复合PQD信号。虽然新方法在运行效率方面仍有一定的改进空间,但其在不同层面上的改进均能有效提升PQD识别精度,且平均分类精度明显高于各类传统PQD识别方法。 展开更多
关键词 电能质量 扰动分类 分段改进S变换 Gini指数下降 随机森林
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基于特征融合与随机森林的吊车碰线预警算法 认领
14
作者 赵庆杭 王昕 +1 位作者 郑益慧 李立学 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期471-479,共9页
现有的输电线路防外力破坏技术无法自动识别目标,导致对吊车碰线的监测效果较差。因此,该文提出了1种基于特征融合与随机森林的预警算法来解决这一问题。该算法在分析吊车自身特点的基础上设计了"形状–纹理–颜色"的融合特... 现有的输电线路防外力破坏技术无法自动识别目标,导致对吊车碰线的监测效果较差。因此,该文提出了1种基于特征融合与随机森林的预警算法来解决这一问题。该算法在分析吊车自身特点的基础上设计了"形状–纹理–颜色"的融合特征提取方式:首先采用改进的边缘直线检测方法提取吊臂形状特征,然后利用局部二值模式(local binary pattern,LBP)算子获取纹理特征,最后在两步量化后的色调饱和值(Hue,Saturation,Value,HSV)颜色空间内得到颜色特征。进行融合特征后采用随机森林分类器进行目标识别,当判定目标为吊车时,根据其姿态和距离参数发出不同等级的预警信息。实验结果表明:该算法对工程吊车的平均识别准确率达到90.6%,相比于3种单一特征提取方式分别提升17.3%、7.9%和12.6%。同时该算法具备较强的实时处理能力,适用于输电线路防外力破坏的智能监控场合。 展开更多
关键词 吊车碰线 边缘直线检测 局部二值模式 颜色空间量化 随机森林
不同分类方法对城区高分遥感影像分类结果的差异性分析 认领
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作者 张丹璐 吕京国 +1 位作者 成喆 白颖奇 《北京建筑大学学报》 2020年第1期75-81,共7页
当前遥感影像空间分辨率越来越高,对分类方法的要求也越来越高.针对城市地区高空间分辨率遥感影像,选取了两种不同数据源的高分城区遥感数据,先进行多尺度分割、特征提取,然后使用BF+CFS方法进行特征选择,再通过K最近邻、贝叶斯、支持... 当前遥感影像空间分辨率越来越高,对分类方法的要求也越来越高.针对城市地区高空间分辨率遥感影像,选取了两种不同数据源的高分城区遥感数据,先进行多尺度分割、特征提取,然后使用BF+CFS方法进行特征选择,再通过K最近邻、贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林等五种分类方法对遥感影像进行分类,并对比分析不同分类方法的分类结果及精度.研究结果表明,贝叶斯、决策树和随机森林分类对城区高分影像的分类精度较高.其中随机森林分类方法的分类结果最准确,但分类时涉及参数设置较多,对于实际生产应用的适用性不高;而贝叶斯分类操作简单,分类精度较高,更适用于城区高分遥感数据的生产应用. 展开更多
关键词 高分遥感 分类 支持向量机 随机森林 K最近邻 贝叶斯
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基于深度学习的小样本声纹识别研究 认领
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作者 韩侣 周林华 +3 位作者 马文联 郑伟杰 马涛 李天星 《应用数学进展》 2020年第1期30-37,共8页
本文研究了小样本声纹识别问题。实验中采用梅尔倒谱系数与其动态差分系数组成的39维特征作为基本声学特征,再将基本声学特征通过由三层受限玻尔兹曼机堆叠而成的深度置信网络提取128维深度声学特征,最后通过支持向量机和随机森林进行... 本文研究了小样本声纹识别问题。实验中采用梅尔倒谱系数与其动态差分系数组成的39维特征作为基本声学特征,再将基本声学特征通过由三层受限玻尔兹曼机堆叠而成的深度置信网络提取128维深度声学特征,最后通过支持向量机和随机森林进行分声纹识别。训练深度置信网络时,每个说话人选用短时语音信号组成的小样本数据作为该网络的训练集,同时将训练好的深度置信网络模型作为深度声学特征提取器,用该特征提取器对非训练集中说话人语音信号提取深度声学特征,进一步验证了该深度声学特征提取器的泛化能力。实验结果表明,本文设计的声纹识别模型识别准确率高,且深度特征提取器有较好的泛化能力。 展开更多
关键词 声纹识别 深度置信网络 支持向量机 随机森林
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基于随机森林模型的输电线路故障检测系统研究 认领
17
作者 李旭明 李传军 《计算技术与自动化》 2020年第1期29-33,共5页
针对输电线路故障传统诊断方法抗干扰能力差的现状,利用随机森林模型在预测和分类工程领域的独特优势,提出了一种基于随机森林模型的输电线路故障诊断方法,故障类型诊断的特征量采用小波变换提取的故障电流暂态能量和故障状态下各相电... 针对输电线路故障传统诊断方法抗干扰能力差的现状,利用随机森林模型在预测和分类工程领域的独特优势,提出了一种基于随机森林模型的输电线路故障诊断方法,故障类型诊断的特征量采用小波变换提取的故障电流暂态能量和故障状态下各相电流突变量比例系数。通过基于PSCAD/EMTDC的仿真对比试验验证了本方法在不同故障时刻、不同过渡电阻和不同故障位置下输电线路故障诊断的有效性和优越性。本方法具有更好的故障诊断准确率和适应性,可为不同情况下的输电线路故障检测提供有效的借鉴和技术指导。 展开更多
关键词 输电线路 故障检测 随机森林 小波变换 特征量
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基于物联感知的卷烟工艺数据融合与统计分析研究 认领
18
作者 蒋一翔 张青松 +1 位作者 高雪峰 徐琦 《自动化仪表》 CAS 2020年第3期107-110,共4页
卷烟工艺数据是一组包含烟支质量、圆周、通风度、烟支吸阻等综合反映卷烟的物理质量和烟支工艺质量的物测数据。烟支吸阻是消费者对于烟支感官的一项重要指标。烟支吸阻的稳定性会对整体烟支的理化指标稳定性产生很大影响;同时,烟支吸... 卷烟工艺数据是一组包含烟支质量、圆周、通风度、烟支吸阻等综合反映卷烟的物理质量和烟支工艺质量的物测数据。烟支吸阻是消费者对于烟支感官的一项重要指标。烟支吸阻的稳定性会对整体烟支的理化指标稳定性产生很大影响;同时,烟支吸阻也受多种因素影响。针对烟支吸阻形成因素多变、稳定性控制多样的问题,从卷烟工艺数据角度出发,确定工艺数据中数据变化规律及数据特征间相互影响的强弱关系;运用斯皮尔曼系数分析数据特征间的线性相关程度,通过随机森林方法分析数据特征之间的非线性相关程度,确认了影响烟支吸阻的关键工艺参数为单支圆周值、质量偏差平均值和内部目标质量。该研究为公司后续建设信息物理系统(CPS)的进一步数据采集规划提供参考,为公司后期构建的智能化控制模型提供参数输入。 展开更多
关键词 卷烟工艺数据 斯皮尔曼系数 随机森林 信息物理系统(CPS) 智能化控制 相关性分析
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基于随机森林的航空发动机工作状态识别 认领
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作者 李鼎哲 彭靖波 +2 位作者 赵泽平 王玮轩 赵彪 《空军工程大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2020年第1期15-20,共6页
为解决人工识别航空发动机工作状态中存在的误判和耗时费力等问题,提高识别准确率,提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征提取方法和随机森林(RF)的智能识别方法。首先对飞参数据进行预处理,利用PCA将数据降维进行属性约简,并根据发动机... 为解决人工识别航空发动机工作状态中存在的误判和耗时费力等问题,提高识别准确率,提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征提取方法和随机森林(RF)的智能识别方法。首先对飞参数据进行预处理,利用PCA将数据降维进行属性约简,并根据发动机工作状态将样本分组,用随机森林方法训练获得分类器;然后将几种分类方法的识别效果进行对比;最后采用该方法对某一架次的发动机工作状态进行识别。结果表明,该方法能够准确快速地识别航空发动机的稳定工作状态,识别准确率达到97.89%。可应用于发动机工作状态的相关研究。 展开更多
关键词 航空发动机 飞参数据 工作状态识别 随机森林 主成分分析 属性约简
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基于纹理特征的维吾尔文离线手写签名鉴别 认领
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作者 张淑婧 麦合甫热提 +2 位作者 吾尔尼沙·买买提 朱亚俐 库尔班·吾布力 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第3期770-776,共7页
为进一步提高维吾尔文离线手写签名鉴别正确率,提出基于纹理特征融合的离线签名鉴别方法。对经过预处理的签名图像分别提取多尺度块局部二值模式(MB-LBP)和局部相位量化(LPQ)两种纹理特征,将两种特征进行串联融合,形成高维纹理特征向量... 为进一步提高维吾尔文离线手写签名鉴别正确率,提出基于纹理特征融合的离线签名鉴别方法。对经过预处理的签名图像分别提取多尺度块局部二值模式(MB-LBP)和局部相位量化(LPQ)两种纹理特征,将两种特征进行串联融合,形成高维纹理特征向量。通过训练随机森林(RF)对签名图像进行分类鉴别。在共包含1800个签名图像的维吾尔文数据库和包含2640个签名图像的CEDAR数据库中得到的总正确率分别为96.35%和96.73%,结果表明该方法有效提高了维吾尔文离线手写签名鉴别正确率。 展开更多
关键词 维吾尔文 手写签名鉴别 多尺度块局部二值模式 局部相位量化 随机森林
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