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Application of a relief-optimized method for target space exteriorization sampling in landslide susceptibility assessment 认领 引用
1
作者 CUI Yulong DENG Qining MIAO Haibo 《Journal of Mountain Science》 SCIE CSCD 2025年第9期3391-3407,共17页
Selection of negative samples significantly influences landslide susceptibility assessment,especially when establishing the relationship between landslides and environmental factors in regions with complex geological ... Selection of negative samples significantly influences landslide susceptibility assessment,especially when establishing the relationship between landslides and environmental factors in regions with complex geological conditions.Traditional sampling strategies commonly used in landslide susceptibility models can lead to a misrepresentation of the distribution of negative samples,causing a deviation from actual geological conditions.This,in turn,negatively affects the discriminative ability and generalization performance of the models.To address this issue,we propose a novel approach for selecting negative samples to enhance the quality of machine learning models.We choose the Liangshan Yi Autonomous Prefecture,located in southwestern Sichuan,China,as the case study.This area,characterized by complex terrain,frequent tectonic activities,and steep slope erosion,experiences recurrent landslides,making it an ideal setting for validating our proposed method.We calculate the contribution values of environmental factors using the relief algorithm to construct the feature space,apply the Target Space Exteriorization Sampling(TSES)method to select negative samples,calculate landslide probability values by Random Forest(RF)modeling,and then create regional landslide susceptibility maps.We evaluate the performance of the RF model optimized by the Environmental Factor Selection-based TSES(EFSTSES)method using standard performance metrics.The results indicated that the model achieved an accuracy(ACC)of 0.962,precision(PRE)of 0.961,and an area under the curve(AUC)of 0.962.These findings demonstrate that the EFSTSES-based model effectively mitigates the negative sample imbalance issue,enhances the differentiation between landslide and non-landslide samples,and reduces misclassification,particularly in geologically complex areas.These improvements offer valuable insights for disaster prevention,land use planning,and risk mitigation strategies. 展开更多
关键词 Non-landslide sample selection Relief algorithm Target Space Exteriorization Sampling Landslide Susceptibility Assessment
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融合K-means聚类和标记相关性的多标记Relief特征选择 认领 引用 被引量：3
2
作者 丰昌武 孙林 《聊城大学学报（自然科学版）》 2025年第1期122-134,共13页
现有Relief算法在利用标记相关性方面存在不足,忽视了局部标记相关性所提供的宝贵信息。针对这一问题,提出了一种融合K-means聚类与标记相关性的多标记Relief特征选择方法。首先,为充分考虑样本标记相关性,采用K-means聚类算法对样本进... 现有Relief算法在利用标记相关性方面存在不足,忽视了局部标记相关性所提供的宝贵信息。针对这一问题,提出了一种融合K-means聚类与标记相关性的多标记Relief特征选择方法。首先,为充分考虑样本标记相关性,采用K-means聚类算法对样本进行聚类,将其划分到不同的簇中,从而构建样本的局部标记空间。其次,定义了所有样本在特征上的欧式距离,以此衡量样本的全局标记相关性。同时,改进了传统的余弦相似度,使用L1范数的平方根进行优化,并在局部标记空间中应用改进的余弦相似度,以有效获取样本的局部标记相关性。最后,在Relief算法的基础上,融合了样本的全局标记相关性与局部标记相关性,以此作为衡量样本相似度的依据,进而判别最近邻同类样本与最近邻异类样本,最终获得特征权重。为评估所提算法的性能,在10个多标记数据集上进行了对比测试,实验结果证明,与其他多标记特征选择算法相比,本算法具有显著优势。 展开更多
关键词 多标记学习 特征选择 K-means聚类 标记相关性 Relief算法
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基于Relief算法的仪器仪表故障图像自动识别方法研究 认领 引用 被引量：1
3
作者 赵章龙 《仪器仪表用户》 2025年第2期48-50,共3页
常规的仪器仪表故障图像自动识别方法以图像分割为主,并未对正常图像与异常图像进行分类,影响了图像自动识别的准确性。为了解决这一问题,设计了基于Relief算法的仪器仪表故障图像自动识别方法。提取仪器仪表故障过程趋势特征,通过峭度... 常规的仪器仪表故障图像自动识别方法以图像分割为主,并未对正常图像与异常图像进行分类,影响了图像自动识别的准确性。为了解决这一问题,设计了基于Relief算法的仪器仪表故障图像自动识别方法。提取仪器仪表故障过程趋势特征,通过峭度值、差分趋势两方面,识别仪器仪表运行过程的异常值,从而确保故障识别的准确性。基于Relief标注仪器仪表故障图像自动识别区间,通过图像去噪、去雾等方式,得到更加准确图像,并利用Relief对图像进行分类,避免故障图像识别失误的问题。采用对比实验,验证了该方法的识别准确性更高,能够应用于实际生活中。 展开更多
关键词 Relief算法 仪器仪表 仪表故障 故障图像 自动识别方法
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面向大规模稀疏优化的分层多目标萤火虫算法 认领 引用
4
作者 裘梓榆 赵嘉 +4 位作者 王奔 张翼英 王晖 卢方舟 樊棠怀 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2026年第2期461-475,共15页
针对多目标萤火虫算法在处理大规模稀疏多目标优化问题中存在的Pareto最优解稀疏性维持困难以及种群难以收敛的问题,提出了一种得分引导与特征选择的分层多目标萤火虫算法(hierarchical multi-objective firefly algorithm based on sco... 针对多目标萤火虫算法在处理大规模稀疏多目标优化问题中存在的Pareto最优解稀疏性维持困难以及种群难以收敛的问题,提出了一种得分引导与特征选择的分层多目标萤火虫算法(hierarchical multi-objective firefly algorithm based on score guidance and feature selection,HLsMOFA)。该算法提出得分引导的初始化策略,计算决策变量初始得分,生成稀疏性状态的初始种群;构建特征选择的得分更新机制,引入Relief算法计算特征权重,在每次迭代时结合特征纯度共同更新决策变量得分,进一步维持Pareto最优解的稀疏特性;设计分层学习模式,将萤火虫种群按比例进行分层,减少移动过程中个体受全吸引模型影响而产生的振荡,提升算法在大规模决策空间中的收敛性能。实验结果表明,HLsMOFA较选择的对比算法具有更好的收敛性与多样性。 展开更多
关键词 萤火虫算法 多目标优化 大规模稀疏优化 稀疏性 特征选择 Relief算法 种群分层 收敛性
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基于GF-1遥感影像和relief-mRMR-GASVM模型的小麦白粉病监测 认领 引用 被引量：15
5
作者 黄林生 阮超 +3 位作者 黄文江 师越 彭代亮 丁文娟 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第15期167-175,314,共9页
选择合适的建模和特征选择算法对提高作物病害的遥感监测水平有着重要的作用。研究以河北省小麦白粉病为研究对象,基于GF-1/WFV数据共提取了4个波段反射率数据和10个对作物长势和胁迫敏感的植被指数作为初选特征。针对常用的特征提取算... 选择合适的建模和特征选择算法对提高作物病害的遥感监测水平有着重要的作用。研究以河北省小麦白粉病为研究对象,基于GF-1/WFV数据共提取了4个波段反射率数据和10个对作物长势和胁迫敏感的植被指数作为初选特征。针对常用的特征提取算法relief算法筛选出的特征存在冗余性的问题,提出了一种relief结合最小冗余最大相关(minimum redundancy maximum relevance,m RMR)的特征降维算法(relief-m RMR)。首先,通过relief算法计算出各特征的权重系数,对特征集进行加权;然后利用m RMR算法选出与类别具有最小冗余性的特征,利用支持向量机(support vector machine,SVM)对河北白粉病进行监测,并用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的SVM(GASVM)建立了白粉病的监测模型(relief-m RMR-GASVM),将监测结果分别与SVM和网格寻优(grid search,GS)算法优化的SVM(GSSVM)的监测结果进行对比分析,同时比较了该方法与Ada Boost、粒子群(Pso)优化的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,Pso-LSSVM)和随机森林(random forest,RF)3种方法的优越性。结果表明,relief-m RMR算法筛选出的特征与GASVM、SVM和GSSVM建立的监测模型精度比传统relief算法筛选特征所建模型的精度分别提高了14.3个百分点、7.2个百分点和7.1个百分点,比传统m RMR算法筛选特征所建模型的精度分别提高了14.3个百分点、14.3个百分点和14.2个百分点。relief-m RMR算法结合GASVM建立的监测模型精度为所有模型中最高,精度为85.7个百分点,分别比SVM和GSSVM所建监测模型精度提高了21.4个百分点和7.2个百分点。此外,GF-1数据结合relief-m RMR-GASVM模型的监测精度分别高出Ada Boost、Pso-LSSVM和RF方法21.4个百分点、14.3个百分点和7.1个百分点。说明GF-1数据结合relief-m RMR-GASVM模型可用于小麦白粉病的遥感监测。 展开更多
关键词 病害 遥感 监测 小麦 白粉病 支持向量机 relief算法 mRMR算法
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不平衡数据集上的Relief特征选择算法 认领 引用 被引量：16
6
作者 菅小艳 韩素青 崔彩霞 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2016年第4期838-844,共7页
Relief算法为系列特征选择方法,包括最早提出的Relief算法和后来拓展的ReliefF算法,核心思想是对分类贡献大的特征赋予较大的权值;特点是算法简单,运行效率高,因此有着广泛的应用。但直接将Relief算法应用于有干扰的数据集或不平衡数据... Relief算法为系列特征选择方法,包括最早提出的Relief算法和后来拓展的ReliefF算法,核心思想是对分类贡献大的特征赋予较大的权值;特点是算法简单,运行效率高,因此有着广泛的应用。但直接将Relief算法应用于有干扰的数据集或不平衡数据集,效果并不理想。基于Relief算法,提出一种干扰数据特征选择算法,称为阈值-Relief算法,有效消除了干扰数据对分类结果的影响。结合K-means算法,提出两种不平衡数据集特征选择算法,分别称为K-means-ReliefF算法和K-means-Relief抽样算法,有效弥补了Relief算法在不平衡数据集上表现出的不足。实验证明了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 特征选择 Relief算法 ReliefF算法 不平衡数据集
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利用ReliefFO和海明遗传算法的面向对象分类特征选择算法 认领 引用 被引量：9
7
作者 张颖娜 张超 +1 位作者 赵冬玲 杨建宇 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS 北大核心 2010年第12期1444-1448,共5页
对ReliefF算法进行改进,提出了基于对象的特征评价算法——ReliefFO算法。利用分类决策面能够在类间移动的最大距离,对特征子集进行评价;并采用海明遗传算法,利用近亲交叉回避策略对特征子集进行选择、交叉、变异等遗传操作,以搜索最优... 对ReliefF算法进行改进,提出了基于对象的特征评价算法——ReliefFO算法。利用分类决策面能够在类间移动的最大距离,对特征子集进行评价;并采用海明遗传算法,利用近亲交叉回避策略对特征子集进行选择、交叉、变异等遗传操作,以搜索最优特征子集。实验结果表明,此方法能够有效优化面向对象分类的特征空间,提高分类精度。 展开更多
关键词 面向对象分类 特征选择 Relief算法 海明遗传算法
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极大熵Relief特征加权 认领 引用 被引量：9
8
作者 张翔 邓赵红 +1 位作者 王士同 蔡及时 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期1038-1048,共11页
Relief特征加权的最新研究进展表明其可近似地表述为一个间距最大化优化问题.尽管该类算法广为应用,但仍然存在一些缺陷.为了提高Relief特征加权的适应性和鲁棒性,融合间距最大化和极大熵理论,并由此探讨了新的鲁棒的具有更好适应性的Re... Relief特征加权的最新研究进展表明其可近似地表述为一个间距最大化优化问题.尽管该类算法广为应用,但仍然存在一些缺陷.为了提高Relief特征加权的适应性和鲁棒性,融合间距最大化和极大熵理论,并由此探讨了新的鲁棒的具有更好适应性的Relief特征加新方法.首先,构造了一个结合极大熵原理的间距最大化目标函数.对于该目标函数,运用优化理论得到一些重要的理论结果.在此基础上,对于两类数据、多类数据和在线数据,提出了一组鲁棒的Relief特征加权算法.利用UCI基准数据集和基因数据集进行了实验验证,结果表明提出的新Relief特征加权算法对噪音和例外点显示出了更好的适应性和鲁棒性. 展开更多
关键词 Relief算法 特征选择 特征加权 间距最大化原则 极大熵
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改进Relief-C5.0的恶意域名检测算法 认领 引用 被引量：9
9
作者 马栋林 张澍寰 赵宏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第11期100-106,共7页
针对目前恶意域名检测算法中分类模型计算复杂度较大、实时性不强以及准确率不高等问题,提出了Rf-C5(Relief-C5.0)恶意域名检测算法模型。提取待测域名的全局URL特征,根据提取的特征按照改进的Relief算法进行权重计算,并依据权重值进行... 针对目前恶意域名检测算法中分类模型计算复杂度较大、实时性不强以及准确率不高等问题,提出了Rf-C5(Relief-C5.0)恶意域名检测算法模型。提取待测域名的全局URL特征,根据提取的特征按照改进的Relief算法进行权重计算,并依据权重值进行优先级排序;选取权重值排名前20的关键特征作为C5.0分类器的输入端,进行合法域名与恶意域名的分类。实验结果表明,在大样本数据集下,Rf-C5模型与当前主流恶意域名检测算法相比,在提高平均检测速率的基础上,检测准确率提高了1.58~4.91个百分点。 展开更多
关键词 恶意域名 URL特征 改进的Relief算法 C5.0分类器
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基于Q-relief的图像特征选择算法 认领 引用 被引量：8
10
作者 范文兵 王全全 +1 位作者 雷天友 朱辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第3期724-728,共5页
针对特征选择算法——relief在训练个别属性权值时的盲目性缺点,提出了一种基于自适应划分实例集的新算法——Q-relief,该算法改正了原算法属性选择时的盲目性缺点,选择出表达图像信息最优的特征子集来进行模式识别。将该算法应用于列... 针对特征选择算法——relief在训练个别属性权值时的盲目性缺点,提出了一种基于自适应划分实例集的新算法——Q-relief,该算法改正了原算法属性选择时的盲目性缺点,选择出表达图像信息最优的特征子集来进行模式识别。将该算法应用于列车运行故障动态图像监测系统(TFDS)的故障识别,经实验验证,与其他算法相比,Q-relief算法明显提高了故障图像识别的准确率。 展开更多
关键词 特征选择 relief算法 纹理特征 模式识别
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基于Relief和BFO的并行支持向量机算法 认领 引用 被引量：8
11
作者 胡健 王祥太 +1 位作者 毛伊敏 刘蔚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第2期447-455,共9页
针对大数据环境下并行支持向量机(SVM)算法存在冗余数据敏感、参数选取困难、并行化效率低等问题,提出了一种基于Relief和BFO算法的并行SVM算法RBFO-PSVM。首先,基于互信息和Relief算法设计了一种特征权值计算策略MI-Relief,剔除数据集... 针对大数据环境下并行支持向量机(SVM)算法存在冗余数据敏感、参数选取困难、并行化效率低等问题,提出了一种基于Relief和BFO算法的并行SVM算法RBFO-PSVM。首先,基于互信息和Relief算法设计了一种特征权值计算策略MI-Relief,剔除数据集中的冗余特征,有效地降低了冗余数据对并行SVM分类的干扰;接着,提出了基于MapReduce的MR-HBFO算法,并行选取SVM的最优参数,提高SVM的参数寻优能力;最后,提出核聚类策略KCS,减小参与并行化训练的数据集规模,并提出改进CSVM反馈机制的交叉融合级联式并行支持向量机CFCPSVM,结合MapReduce编程框架并行训练SVM,提高了并行SVM的并行化效率。实验表明,RBFO-PSVM算法对大型数据集的分类效果更佳,更适用于大数据环境。 展开更多
关键词 SVM算法 MapReduce CFCPSVM模型 MI-Relief策略 MR-HBFO算法
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基于Relief算法的故障图像识别与匹配方法 认领 引用 被引量：4
12
作者 范文兵 王全全 +1 位作者 雷天友 邢军阳 《兵工自动化》 2010年第10期60-63,共4页
针对图像识别与匹配问题,提出一种基于Relief算法的新方案。利用k最近邻的Relief算法选择表达图像的最优特征子集,再利用基于最小距离分类器的模板匹配技术,实现故障图像的识别。在特征提取时,改进了对传统的灰度共生矩阵的选取。实验证... 针对图像识别与匹配问题,提出一种基于Relief算法的新方案。利用k最近邻的Relief算法选择表达图像的最优特征子集,再利用基于最小距离分类器的模板匹配技术,实现故障图像的识别。在特征提取时,改进了对传统的灰度共生矩阵的选取。实验证明,该算法正确识别图像故障与否的概率能到达90%左右,提高了特征选择的有效性,完全满足实际应用中的需要。 展开更多
关键词 Relief算法 最小距离分类器 灰度共生矩阵
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基于Relief-F的半监督特征选择算法 认领 引用 被引量：8
13
作者 刘吉超 王锋 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2021年第1期42-46,53,共5页
传统的Relief-F算法主要用于处理有标记数据集。针对部分标记数据集,引入一种基于耦合学习的数据样本相似度,设计了一种面向符号数据的基于Relief-F算法的半监督特征选择算法。为有效验证新算法的可行性,实验分析中选取了5组UCI数据集和... 传统的Relief-F算法主要用于处理有标记数据集。针对部分标记数据集,引入一种基于耦合学习的数据样本相似度,设计了一种面向符号数据的基于Relief-F算法的半监督特征选择算法。为有效验证新算法的可行性,实验分析中选取了5组UCI数据集和3种常用机器学习分类器来进行验证,实验结果进一步验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 特征选择 耦合相似度 Relief-F算法 半监督学习
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基于均值-方差模型的Relief特征选择优化算法 认领 引用 被引量：7
14
作者 林建海 陆开 孙雨轩 《系统仿真技术》 2013年第3期224-228,共5页
Relief是公认的效果较好的filter式特征评估方法,但存在特征权值随样本波动的问题,导致识别准确率的下降。提出了一种基于均值-方差模型的特征权值优化算法,采用样本区分能力的平均贡献值的期望和组合贡献值的波动作为特征评估的依据,... Relief是公认的效果较好的filter式特征评估方法,但存在特征权值随样本波动的问题,导致识别准确率的下降。提出了一种基于均值-方差模型的特征权值优化算法,采用样本区分能力的平均贡献值的期望和组合贡献值的波动作为特征评估的依据,使得特征选择的结果更加稳定与准确。基于实地采集的地面运动目标的震动信号进行特征选择与分类学习实验,结果表明,该算法得到的特征子集比Relief具有更好的目标区分能力。 展开更多
关键词 特征选择 均值-方差模型 Relief算法 震动信号
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Relief-F筛选波段的植被伪装揭露研究 认领 引用 被引量：1
15
作者 金椿柏 杨桄 +2 位作者 雷岩 吴迪 刘文婧 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期125-128,共4页
为了快速揭露植被伪装,基于Relief-F算法进行了高光谱波段选择,将高光谱研究问题转化为多光谱应用问题。首先以常见植物云杉模拟植被伪装目标,利用HH2地物光谱仪采集实验数据,然后引入Relief-F算法筛选特征波段子集,与其它两种常用算法... 为了快速揭露植被伪装,基于Relief-F算法进行了高光谱波段选择,将高光谱研究问题转化为多光谱应用问题。首先以常见植物云杉模拟植被伪装目标,利用HH2地物光谱仪采集实验数据,然后引入Relief-F算法筛选特征波段子集,与其它两种常用算法得到的波段子集进行了分类实验。结果表明,使用Relief-F算法筛选特征波段子集分类精度达96.4%,高于其它两种算法。该研究对于揭露植被伪装问题是有帮助的。 展开更多
关键词 光谱学 高光谱图像 Relief-F算法 波段选择 植被伪装 伪装揭露
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基于Relief属性重要度的快速约简算法 认领 引用 被引量：2
16
作者 林芷欣 刘遵仁 纪俊 《青岛大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第3期8-13,共6页
邻域粗糙集是经典Pawlak粗糙集的扩展,能够有效的处理数值型数据。因为引入了邻域粒化的概念,使用邻域粗糙集模型计算样本邻域度量属性重要度时,需要不断反复的对负域中的样本进行邻域划分操作,算法计算量很大。为此提出了一种基于Relie... 邻域粗糙集是经典Pawlak粗糙集的扩展,能够有效的处理数值型数据。因为引入了邻域粒化的概念,使用邻域粗糙集模型计算样本邻域度量属性重要度时,需要不断反复的对负域中的样本进行邻域划分操作,算法计算量很大。为此提出了一种基于Relief算法属性重要度的快速属性约简算法,降低计算邻域的算法时间复杂性。通过和现有算法运用多组UCI标准数据集进行比较,实验结果表明,在不降低分类精度的前提下,该算法能更快速地得到属性约简。 展开更多
关键词 邻域粗糙集 邻域计算 Relief算法 属性重要度 属性约简
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基于Relief和CRO的高维数据特征选择方法 认领 引用 被引量：1
17
作者 王建林 于盼 张戈 《河南大学学报（自然科学版）》 CAS 2020年第6期691-699,共9页
随着信息社会进入大数据时代,高维数据的增长给数据处理带来了极大的挑战.为了分析和挖掘高维数据中的关键特征和潜在信息,提出了一种基于Relief和化学反应优化算法(Chemical Reaction Optimization algorithm,CRO)的混合算法.该算法首... 随着信息社会进入大数据时代,高维数据的增长给数据处理带来了极大的挑战.为了分析和挖掘高维数据中的关键特征和潜在信息,提出了一种基于Relief和化学反应优化算法(Chemical Reaction Optimization algorithm,CRO)的混合算法.该算法首先采用Relief方法对数据进行降维并选择相关统计量中权重较大的特征子集;在迭代过程中改进了化学反应优化算法的4个操作算子的反应过程,利用邻域搜索策略与CRO相结合来提高该算法的局部搜索性能.实验结果显示RCRO算法筛选到的特征子集数目较小,且相比其他对比算法的分类准确率高. 展开更多
关键词 特征选择 化学反应优化算法 Relief方法 邻域搜索策略
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利用Relief特征加权进行基于小波变换的纹理分割 认领 引用
18
作者 曹建农 王平禄 +1 位作者 董昱威 高美玲 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第2期187-190,共4页
在利用小波进行纹理分割的相关研究中,通常小波分解的四个子带对分类的贡献是均匀的。为了考虑不同子带对图像分割的不同影响,提出了一种利用Relief算法对小波分解的子带特征进行加权的算法。首先对纹理图像进行标准金字塔结构小波变换... 在利用小波进行纹理分割的相关研究中,通常小波分解的四个子带对分类的贡献是均匀的。为了考虑不同子带对图像分割的不同影响,提出了一种利用Relief算法对小波分解的子带特征进行加权的算法。首先对纹理图像进行标准金字塔结构小波变换,对小波变换后的各层四个子带进行特征提取作为纹理图像的四维特征;从粗尺度开始对纹理图像进行K均值分割,得到初步分割结果;然后把初步分割结果扩展到下一尺度,根据扩展后的分割标记图对相应尺度的纹理特征进行基于Relief的特征加权,得到加权后的四维特征;再进行K均值分割,经过多层迭代后,得到原纹理图像的分割结果。实验结果表明,与未加权的传统分割方法比较,该方法在分割错误率、边缘准确性以及区域一致性上都有明显改善。 展开更多
关键词 纹理分析 小波变换 Relief算法 特征加权
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基于Relief算法的激光干涉仪故障图像自动识别方法研究 认领 引用 被引量：1
19
作者 李嘉恩 《自动化与仪器仪表》 2020年第12期29-32,共4页
传统激光干涉仪故障图像识别方法将提取的所有故障图像特征作为输入进行故障图像识别,计算量大,且影响识别结果的准确性。为此,提出一种基于Relief算法的激光干涉仪故障图像自动识别方法。计算灰度共生矩阵,依据灰度共生矩阵求解获取纹... 传统激光干涉仪故障图像识别方法将提取的所有故障图像特征作为输入进行故障图像识别,计算量大,且影响识别结果的准确性。为此,提出一种基于Relief算法的激光干涉仪故障图像自动识别方法。计算灰度共生矩阵,依据灰度共生矩阵求解获取纹理特征参数,构成特征子集对图像纹理特征进行描述。利用Relief算法对实例集合任意采样,求出各属性的权重对特征进行选择,从而实现对特征的排序,得到对识别作用最大的前几个特征,把特征权向量和原始样本数据共同输入相关向量机中进行训练,建立故障图像识别分类器,自动实现激光干涉仪故障图像的自动识别。经验证,Relief算法选择的特征可有效区分故障样本与非故障样本,所提方法对故障图像的识别准确性高。 展开更多
关键词 Relief算法 激光干涉仪 故障图像 识别
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基于Relief特征选择算法的癌症患者缺血性脑卒中高危因素分析 认领 引用
20
作者 赵安容 徐世成 +3 位作者 崔利君 李垚 李波 王莉 《肿瘤预防与治疗》 2023年第5期415-419,共5页
目的:运用数据挖掘Relief特征选择算法,探讨癌症患者缺血性脑卒中(cancer-associated ischemic stroke,CAIS)发生的高危因素。方法:收集巴中市中心医院神经内科2016年1月至2021年12月连续收治的1 260例急性缺血性脑卒中(acute ischemic ... 目的:运用数据挖掘Relief特征选择算法,探讨癌症患者缺血性脑卒中(cancer-associated ischemic stroke,CAIS)发生的高危因素。方法:收集巴中市中心医院神经内科2016年1月至2021年12月连续收治的1 260例急性缺血性脑卒中(acute ischemic stroke, AIS)患者的临床资料,按照AIS发病前有无非神经系统活动性癌症分为癌症患者缺血性脑卒中组(CAIS组)和非癌症患者缺血性脑卒中组(NCAIS组),运用Relief特征选择算法对全部数据资料进行分析,计算每一个特征(危险因素)的权重,并对权重进行排序。结果:相对于NCAIS人群,按权重系数排序后有15个危险因素与CAIS发病有关,权重系数大于0.1的危险因素依次为:脑卒中疾病史、饮酒和高血脂症,是其最主要的危险因素;其次有血尿素氮、血尿酸、总胆固醇、同型半胱氨酸、高密度脂蛋白、甘油三酯、低密度脂蛋白、性别、谷丙转氨酶、谷草转氨酶、年龄、血肌酐是CAIS发生的危险因素;吸烟、高血压、糖尿病、短暂性脑缺血发作疾病史、房颤史在区分NCAIS及CAIS人群时的权重值为负值。结论:利用数据挖掘Relief特征选择算法可以挖掘CAIS发病密切相关的危险因素,主要包括脑卒中疾病史、饮酒和高血脂症。 展开更多
关键词 Relief特征选择算法 癌症 脑卒中 危险因素
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