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基于ReliefF特征选择算法和BP神经网络的窃电检测（图）
窃电检测 ReliefF 多元特征选择 BP神经网络
2023/8/14
为了提高窃电特征建立和窃电检测的准确性，分析了常用窃电方法的原理，采用ReliefF多元特征选择算法对窃电特征进行优化。本文建立了基于BP神经网络的窃电检测模型，并将优化后的特征作为模型的输入。实验结果表明，利用优化后的特征进行窃电检测的模型具有较好的窃电识别精度。
基于DeepAR与特征选择的锂离子电池在线状态估计
锂离子电池 健康状态 荷电状态 自回归循环神经网络
2024/3/12
电池健康状态SOH（state-of-health）和荷电状态SOC（state-of-charge）估计是电池管理系统的核心功能。目前,状态估计存在依赖大量历史数据以及单一状态估计适应性差的问题,因此提出一种基于DeepAR与特征选择的锂离子电池状态估计模型。首先,提取电池恒流充电过程中电压、温度及时间间隔数据,组成3组老化特征作为模型输入,用于估计SOH;然后,在估计SOC时考虑SOH估计值,...
南昌大学软件学院举办“面向多义性数据的特征选择与知识发现”讲座（图）
南昌大学软件学院 多义性数据 特征 讲座
2022/11/28
2021年9月11日，江西农业大学钱文彬教授来到南昌大学软件学院，在软件楼401教室开展夏季学期“面向多义性数据的特征选择与知识发现”学术报告。南昌大学软件工程系主任徐健锋教授主持了报告会，软件学院研究生、本科生共百余人参加。
中国地质大学科学技术发展院唐厂，王力哲 等，计算机学院. IEEE T-KDE (2021), 基于跨视图数据局部几何流形约束的多视图特征选择方法
跨视图；数据；局部；几何流形；多视图；特征
2021/10/15
2021年1月1日，IEEE知识与数据挖掘汇刊《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》正式刊发了中国地质大学计算机学院唐厂副教授与国防科技大学、北京航空航天大学以及国家超算济南中心等单位合作完成的研究成果——Cross-view Locality Preserved Diversity and Consensus Learning ...
融合杜鹃搜索的灰狼优化算法在网络入侵检测特征选择中的应用
网络入侵检测 特征选择 灰狼优化算法 杜鹃搜索算法
2019/1/18
针对当前网络入侵检测技术由于特征冗余引起的检测效率低和准确率低等问题，将一种融合杜鹃搜索的灰狼优化算法应用于网络入侵检测的特征选择中，旨在减少特征冗余，进而提高网络入侵检测的性能。首先，在每次迭代过程中采用杜鹃搜索算法中的莱维飞行机制对适应度值最好的3只灰狼的位置进行扰动，避免在搜索最优解的过程中陷入局部最优。然后，采用灰狼优化算法的更新机制来更新灰狼的位置信息，使狼群朝着猎物的方向聚集。最后，根...
基于高光谱特征选择的霉变玉米黄曲霉毒素B1的检测方法
黄曲霉毒素B1 特征波长 fisher判别分析 偏最小二乘回归 BP神经网络
2020/3/19
为研究高光谱技术检测霉变玉米中黄曲霉毒素B1含量的可行性,选择5种不同霉变程度的玉米为试验材料,利用高光谱图像采集系统获得了250个霉变玉米样本的高光谱数据,并进行多元散射校正(MSC)预处理;运用偏最小二乘回归(PLSR)系数来选择特征波长,筛选出7个特征波长,然后利用 Fisher判别分析(FDA)分别对全波长和特征波长下霉变玉米进行鉴别分析。结果表明,5组样本在全光谱波段下的FDA鉴别正确率...
新浪微博反垃圾中特征选择的重要性分析
新浪微博 特征生成 特征选择 垃圾用户检测
2016/9/2
微博中的垃圾用户非常普遍，其异常行为及生产的垃圾信息显著降低了用户体验。为了提高识别准确率，已有研究或是尽可能多地定义特征，或是不断尝试提出新的分类检测方法；那么，微博反垃圾问题的突破点优先置于寻找分类特征还是改进分类检测方法，是否特征越多检测效果越好，新的方法是否可以显著提高检测效果。以新浪微博为例, 试图通过不同的特征选择方法与不同的分类器组合实验回答以上问题，实验结果表明特征组的选择较分类器...
网络业务流量的多样化高速化发展给流量识别技术带来了极大挑战，特征选择作为对数据降维处理的有效方法，具有重要的研究意义.本文描述了流量二次特征选择模型，并以此为基础提出了流量二次特征选择算法.算法将流量数据分为若干数据子集进行分治处理，对各数据子集提取出的特征进行汇总，以提出的影响度这一指标作为特征评估排序的依据，进行二次特征提取.实验表明，提出的算法在模型构建上性能更加优越，并且可以选取更少的特征...
一种基于属性关系的特征选择算法
特征选择 属性关系 分类
2016/1/5
对于包含大量特征的数据集, 特征选择已成为一个研究热点, 能剔除无关和冗余特征, 将会有效改善分类准确性. 对此, 在分析已有文献的基础上, 提出一种基于属性关系的特征选择算法(NCMIPV), 获取优化特征子集, 并在UCI 数据集上对NCMIPV 算法进行性能评估. 实验结果表明, 与原始特征子集相比, 该算法能有效降低特征空间维数, 运行时间也相对较短, 分类差错率可与其他算法相比, 在某些...
为了解决混合气体多组分间特征吸收峰相互重叠引起的特征选择困难问题,提出了新型红外光谱特征选择方法,并对该方法的性能进行了分析与评价.首先,充分结合思维进化计算的并行机制、异化操作与蝙蝠算法的局部搜索能力,设计了思维进化蝙蝠算法.接着,通过实验采集两个混合气体数据库,利用思维进化蝙蝠算法对其目标组分的特征峰进行筛选.然后,从算法的收敛速度和筛选出的特征峰两个方面,将思维进化蝙蝠算法与基本蝙蝠算法、遗...
故障特征选择与特征信息融合的加权KPCA方法研究
特征信息融合 加权核主成分分析 故障诊断
2014/8/6
针对旋转机械振动故障特征与故障类别间不完全对应问题，以双跨转子系统12个通道的故障信息集合为研究对象，提出一种基于加权核主成分分析的故障敏感特征集合提取方法。通过对每个通道的振动信号进行时域、频域、时频域的特征提取，得到一种描述双跨转子系统的原始故障特征集合。采用多准则特征选择方法对这种原始故障特征集合进行特征属性筛选，得到一种利于故障分类的敏感特征集合。对这12个通道的敏感特征集合进行信息融合处...
高维多目标优化中基于稀疏特征选择的目标降维方法
高维多目标优化 目标降维 稀疏特征选择
2017/1/7
目标降维算法通过去除冗余的目标达到简化问题规模的目的,为求解高维多目标优化问题提供了一种新的思路和方法.近似解集的几何结构特征和Pareto占优关系从不同侧面反映了多目标优化问题的内在结构特性,而现有算法仅利用其中一种特征分析目标之间的关系,具有较大局限性.本文提出基于稀疏特征选择的目标降维方法,该方法利用近似解集的几何结构特征构建稀疏回归模型,求解高维目标空间映射为低维目标子空间的稀疏投影矩阵,...
采用多目标进化模型的无监督故障特征选择算法
特征选择 多目标进化算法 冗余度 故障诊断
2014/8/5
高维故障特征数据易影响诊断的处理速度和识别率，而传统单目标特征选择算法易融入主观偏好，从而影响特征选择的质量。为此，提出一种无监督的多目标进化特征选择算法。采用熵度量作为相关度目标，采用相关系数的概念设计了冗余度目标，算法同时将这两个目标作为优化对象；利用样本在各个特征上的分布信息，设计了导向性的种群初始化过程和变异算子，以提高算法的优化能力；还利用集成的方法得到了所有特征的重要度序列。对5组UC...
基于文本挖掘的海外矿产资源开发项目动态风险评价特征选择算法研究
动态风险评价 文本挖掘 特征选择
2014/6/12
风险分析是海外矿产资源开发项目成败的关键。已有研究显示不断迅速更新的、含大量信息的文本数据，可以通过文本分类动态评价海外矿业投资项目风险。文本分类作为文本挖掘的重要应用，其能否取得较好的分类效果，对特征集进行降维处理成为关键环节。在研究常用特征选择方法的基础上，利用词频及特征项的类别分布信息，改进原有的频度、类间集中度、类内分散度3个指标，提出新的特征选择方法TFTD。实验采用朴素贝叶斯、KNN、...
针对故障诊断中特征集包含非敏感特征和维数过高的问题，提出基于特征选择(Feature selection, FS)与流形学习维数约简的故障诊断方法。提出了一种改进的核空间距离测度特征选择方法(Improved kernel distance measurement feature selection, IKMD-FS)，在核空间中计算样本类间距离和类内散度，优选出使样本类间距大、类内散度小的特征，...