RELIEFF算法相关论文
电力变压器故障能否精准定位一直是制约其状态检修有效开展的技术瓶颈。文中针对目前已有故障定位模型存在的不足，借助变压器故障类......
针对极端天气导致风电机组频繁故障，提出了一种基于改进贝叶斯网络的风电机组故障诊断与风险预测模型。该模型计及气象因素与风机故......
期刊
为了提升轻工装备制造业在绿色发展过程中的可持续竞争力,在关键质量特性概念的基础上提出关键绿色质量特性（critical to green qua......
近年来,随着经济与科技的不断发展,城市化建设速度越来越快,导致地面土地资源不断减少,地上空间建设费用上升,因此许多国家开始进......
目的运用数据挖掘方法Relief F算法，在脑卒中注册数据库的基础上评估与徐州地区脑卒中发生相关的因素。方法回顾性分析徐州医学院第......
计算机技术的飞速发展使得我们所获得的信息呈现爆炸式的增长,有调查显示,人类近半个世纪以来获得的数据量是以往漫长人类历史上获......
图像处理、信息检索以及生物信息学等大规模机器学习问题的不断涌现,对已有的特征选择算法和机器学习算法提出了严峻的挑战,迫切需......
在现实世界中,随着互联网和多媒体技术的发展,多标签数据大量出现,这些数据的每个实例样本往往同时属于多个类别,导致需要处理的信......
对于非均衡医学数据的分类问题,由于各类别所含样本的数目相差悬殊,导致少数类样本被误分类的比例远大于多数类,因而传统的分类算......
本文在水声纹理图像特征的基础上,结合特征选择算法对这些特征进行选择。并就目标图像的识别性能来选择比较几种特征选择算法,力求......
ReliefF是一种在很多场合经常使用的filter式的特征选择方法,然而该方法的一大缺点是不能辨别冗余特征.基于ReliefF算法提出一种混......
为了获取更加有效的雷达辐射源无意调制特征并进一步降低特征的维度,以提升低信噪比下雷达辐射源个体识别的准确率,从时频分析角度......
考虑到齿轮箱中齿轮和轴承等零部件振动信号故障特征难以提取,故障模式无法准确识别的问题,提出了一种将齿轮箱振动信号特征利用Re......
针对高维小样本的DNA微阵列数据多分类问题,提出一种基于ReliefF和蚁群算法的特征基因选择方法(ReliefF and ant colony optimizat......
为了消除与分类无关和冗余基因,以提高基因的分类精度和效率,提出一种文化算法框架下混合群智能算法的肿瘤信息基因选择方法.首先......
针对多源生理信号应用于驾驶压力检测中存在信号种类多、特征维数高以及运算效率低的问题,提出了一种结合特征选择(ReliefF)算法、......
针对基因表达数据高维和小样本的特点,介绍一种基于主成分分析的决策树集成分类算法——旋转森林.首先通过对数据属性集的随机分割......
为检测软件结构中的代码异味,提出在属性选择过程中将ReliefF算法和互信息结合,筛选出相关度大而冗余度小的条件属性集。传统C4.5......
事件抽取是自动内容抽取（Automatic Contcnt Extraction, ACE）会议评测的任务之一，事件要素识别是事件抽取的一个子任务。分析了事件......
DNA微阵列技术可以同时检测细胞内成千上万的基因的活性,被广泛应用于重大基因疾病的临床诊断.然而微阵列数据通常具有高维小样本......
入侵检测中特征选择和特征提取是解决特征降维的方法之一。采用基于ReliefF算法的核主成分方法解决特征降维问题，先采用RelietF算法......
针对传统图像特征降维方法计算量大、无法去除冗余信息、未考虑相关性等缺陷,提出一种结合快速主成分分析(FPCA)和ReliefF算法的图......
采用小波包变换提取雷达辐射源信号特征能够有效对信号进行识别，然而，由小波包变换提取的信号特征雏数高，部分信号特征受噪声污染严重......
随着计算机与网络技术的快速发展，大数据集的出现致使人们获取的信息量正在以前所未有的速度日益剧增，如何快速获取有用信息倍受人们......
鉴于DNA微阵列数据中无关基因和冗余基因对分类精度和效率的影响,提出一种基于全局和声搜索的特征基因选择方法,首先采用ReliefF算......
客户分类是企业进行客户关系管理的前提。文章在充分利用时间序列交易数据的基础上,结合电子商务环境下客户价值研究,建立了时间序......
钻遇潜山的作业风险决定了潜山界面识别技术在录井中的重要地位。为解决渤中油田某构造花岗岩潜山与上覆砂砾岩岩性难以区分的难题......
传统的ReliefF算法使用二值法不能体现离散特征差异大小,且不能去除冗余特征。针对这种情况提出了mRMR-ReliefF特征选择算法。该算......
当前,体育健身指导基本来源于经验或者相关书籍,由于缺乏运动数据反馈,无法对运动效果进行量化分析,时常导致运动效果不佳、运动损......
我国是一个农业大国,农业是国民经济的支柱。众所周知,农业生产系统是一个复杂的系统,具有高度的不确定性,这些不确定性包括地力等......
GF-1影像有丰富的光谱和纹理信息,能清楚地反应地物的同时也带来了大量的噪声。由此,文章采用多级多层次分割策略,确定耕地的分割......
提出一种基于ReliefF算法的时频联合特征及随机森林的配电网电缆故障识别方法.针对零序电压,从时域和频域构造23个故障敏感特征,采......
为进一步提高集成学习中各个神经网络的差异性，该文采用了一种改进的特征选择方法一基于概率抽样的ReliefF算法，并将其引入到集成所......
针对大规模数据集的分类问题,提出一种基于特征选择的新型组合分类器算法FS-Bagging。首先利用Re-liefF算法和Pearson相关算法对原......
为提高故障数据集的分类精度,将ReliefF算法与量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)进行结合,提出一种能够......
【目的】提出一种基于Relief F特征优选的面向对象分类方法,为解决面向对象森林资源遥感分类提供参考。【方法】以SPOT5高分辨率遥......
地磁感应波形通过数据融合初步提取出结构、频谱和数值3个范畴的特征。利用FilterFil-ter-wrapper模式对初步提取的特征进行组合式......
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针对传统PCA在解决变量重要性差异很大问题时的局限性,提出一种结合relief F算法和加权主元算法的方法。该方法首先采集张家口某风......
随着能源互联网的建设和分布式发电的日益增多,以及目前用电形式的逐渐多样化,产生的电能质量问题也随之受到重视。为了保证用电品......
为解决核主成分分析(KPCA)和支持向量机(SVM)融合算法分类精度差的问题,提出基于差空间融合特征选择的SVM算法。利用主成分分析(PC......
针对原始病理图像经软件提取形态学特征后存在高维度,以及医学领域上样本的少量性问题,提出ReliefF-HEPSO头颈癌病理图像特征选择......
基于ReliefF的入侵特征选择方法,结合入侵检测数据集类内紧密和类外差距大的特点,通过对入侵特征权重计算的优化,提出一种改进算法......
针对GF—1多空间分辨率遥感数据空间信息丰富,传统影像分类方法无法满足实际应用需要的问题,提出了一种基于特征选择的面向对象遥......
降维与分类一直是机器学习的研究热点，在很多领域有着成功的应用．针对基因数据分类存在特征维数过高、冗余数据和高噪声等问题，现提出......
提出了在移动终端上通过手指触屏行为感知用户情绪的方法.该方法首先把用户情绪分为四类：轻松、兴奋、烦躁和无聊,进而提出了一组基......
科技的迅猛发展使得我们获得信息量爆炸式增长，如何从这些信息中的得到有价值的数据，模式分类等人工智能的科学应运而生并且逐渐成为......
