应用心理声学和MRMR的扬声器异常声分类

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作者 吴景 徐翠锋 苏海涛 《桂林电子科技大学学报》 2025年第6期602-608,共7页

为提高扬声器异常声分类的准确性,以及降低心理声学模型存在的空间维度高与冗余度大等问题带来的影响,提出了一种将心理声学模型与最大相关最小冗余(MRMR)算法相结合的特征提取方法。将正常、小音、碰圈、漏气4类扬声器的响应信号通过... 为提高扬声器异常声分类的准确性,以及降低心理声学模型存在的空间维度高与冗余度大等问题带来的影响,提出了一种将心理声学模型与最大相关最小冗余(MRMR)算法相结合的特征提取方法。将正常、小音、碰圈、漏气4类扬声器的响应信号通过心理声学模型处理后进行奇异值分解,得到的心理声学能量奇异值作为待选特征集;使用MRMR算法从该待选特征集中选择最优特征;利用鲸鱼算法优化后的最小二乘支持向量机模型进行异常声分类。实验结果表明,该特征提取方法的识别率可达97.47%,与现有特征提取算法相比具有更好的分类性能。 展开更多

关键词 心理声学 扬声器异常声 奇异值分解 最小二乘支持向量机模型 特征提取 最大相关最小冗余算法

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基于MRMR的文本分类特征选择方法 被引量：9

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作者 李军怀 付静飞 +2 位作者 蒋文杰 费蓉 王怀军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第10期225-228,共4页

特征选择是文本分类技术中重要的处理步骤,特征词选择的优劣直接关系到后续文本分类结果的准确率。使用传统特征选择方法如互信息(MI)、信息增益(IG)、χ2统计量(CHI)等提取的特征词仍存在冗余。针对这一问题,通过结合词频-逆文档率(TF_... 特征选择是文本分类技术中重要的处理步骤,特征词选择的优劣直接关系到后续文本分类结果的准确率。使用传统特征选择方法如互信息(MI)、信息增益(IG)、χ2统计量(CHI)等提取的特征词仍存在冗余。针对这一问题,通过结合词频-逆文档率(TF_IDF)和最大相关最小冗余标准(MRMR),提出了一种基于MRMR的特征词二次选取方法 TFIDF_MRMR。实验结果表明,该方法可以较好地减少特征词之间的冗余,提高文本分类的准确率。 展开更多

关键词 特征选择 最大相关最小冗余 词频-逆文档率 文本分类

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基于WMRMR的滚动轴承混合域特征选择方法 被引量：8

3

作者 戴豪民 许爱强 +1 位作者 李文峰 孙伟超 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第19期57-61,共5页

为充分利用时域、频域以及时频域中的有效特征,提高滚动轴承故障诊断准确率,提出一种混合域特征集构建方法,利用原始信号分别生成时域和频域特征集,通过经验模式分解提取固有模态函数的排列熵和Hilbert谱的奇异值作为时频域特征集,使得... 为充分利用时域、频域以及时频域中的有效特征,提高滚动轴承故障诊断准确率,提出一种混合域特征集构建方法,利用原始信号分别生成时域和频域特征集,通过经验模式分解提取固有模态函数的排列熵和Hilbert谱的奇异值作为时频域特征集,使得混合域特征集比单域特征更能全面准确反映轴承运行状态。针对混合域特征集存在维数过高、特征之间冗余性严重的问题,采用加权最大相关最小冗余的特征选择方法,以支持向量机分类正确率为依据,选取7个有效特征向量。实验结果表明:基于WMRMR的混合域特征选择方法的分类准确率可达98%,能够有效的识别轴承故障信息。 展开更多

关键词 混合域 经验模式分解 Hilbert谱奇异值 排列熵 加权最大相关最小冗余

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基于MRMR的集合经验模态分解和支持向量机的风电功率实时预测 被引量：18

4

作者 李国庆 张钰 +1 位作者 张明江 张礼珏 《东北电力大学学报》 2017年第2期39-44,共6页

风电场的输出功率对风能的利用有很大意义,准确地对风电功率进行预测可以使系统安全稳定的运行。先分析得出与功率有关的变量,根据最大相关最小冗余(MRMR)原则筛选得出特征,使该特征能够代替整个风场。由于风电功率时间序列的非平稳性... 风电场的输出功率对风能的利用有很大意义,准确地对风电功率进行预测可以使系统安全稳定的运行。先分析得出与功率有关的变量,根据最大相关最小冗余(MRMR)原则筛选得出特征,使该特征能够代替整个风场。由于风电功率时间序列的非平稳性等特征,对风电功率时间序列采用集合经验模态分解,然后建立支持向量机预测模型。通过算例验证分析说明该方法的有效性,可以提高预测精度,减小误差。 展开更多

关键词 风电功率 实时预测 最大相关最小冗余 集合经验模态分解 支持向量机

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基于MRMR-RPK-ELM模型的PM_(2.5)质量浓度预测 被引量：12

5

作者 陈优良 李梅梅 彭文杰 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1813-1822,共10页

为了提高PM_(2.5)质量浓度预测精度,提出一种用最大相关最小冗余算法(MRMR)筛选最优特征值,高斯多项核函数(RPK)优化极限学习机(ELM)的PM_(2.5)质量浓度预测模型。以赣州市为例,选择PM_(10)、O_(3)、SO_(2)、CO、NO_(2)、降水、气压、... 为了提高PM_(2.5)质量浓度预测精度,提出一种用最大相关最小冗余算法(MRMR)筛选最优特征值,高斯多项核函数(RPK)优化极限学习机(ELM)的PM_(2.5)质量浓度预测模型。以赣州市为例,选择PM_(10)、O_(3)、SO_(2)、CO、NO_(2)、降水、气压、气温、相对湿度、风速等10个影响因子,PM_(2.5)为目标因子,通过降维处理和核函数特征映射代替随机映射解决PM_(2.5)的高度复杂性。结果表明,MRMR算法选出的影响因子PM_(10)、O_(3)、CO、NO_(2)和相对湿度,不仅考虑目标因子与影响因子的相关性,还考虑影响因子之间的相关性,进而降低了数据维度。MRMR-RPK-ELM模型的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和确定系数分别为6.35、9.618、19.89%和0.942,相较于原始的ELM模型,PM_(2.5)质量浓度预测精度有明显提升,拟合程度较高,且具有更好的泛化能力,能准确捕捉PM_(2.5)质量浓度的突变节点。 展开更多

关键词 环境学 PM_(2.5)质量浓度预测 最大相关最小冗余 高斯多项核函数 极限学习机

原文传递

基于MRMR的光伏出力匹配方法研究及预测应用 被引量：2

6

作者 杨茂 王凯旋 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1314-1319,共6页

针对光伏出力匹配系统存在的气象因子选取不合理、有效信息提取不够精细化等问题,文章提出一种基于MRMR的光伏出力匹配方法。该方法采用皮尔逊相关系数对数据库进行缩减,减少冗余数据空间;然后,通过互信息理论剔除耦合气象因素,挖掘待... 针对光伏出力匹配系统存在的气象因子选取不合理、有效信息提取不够精细化等问题,文章提出一种基于MRMR的光伏出力匹配方法。该方法采用皮尔逊相关系数对数据库进行缩减,减少冗余数据空间;然后,通过互信息理论剔除耦合气象因素,挖掘待匹配日气象因素与短波辐射之间的联系,进一步提高光伏出力匹配标准;最后,将提取出的待匹配日特征通过马氏距离进行光伏出力匹配。文章利用基于MRMR的光伏出力匹配方法,在4种天气类型条件下,对新疆某光伏发电站的光伏出力进行匹配。分析结果表明了该匹配方法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 光伏出力匹配 mrmr 皮尔逊相关系数 互信息 马氏距离

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Relief-MRMR-SVM在煤矸图像分类的研究 被引量：2

7

作者 张释如 朱萌 《煤炭工程》 北大核心 2022年第4期139-144,共6页

煤和矸石的图像分类是实现煤矸自动分选的关键环节。为提高煤矸分选模型的准确性和稳定性,提出了一种结合Relief、MRMR算法及SVM分类器构建的混合式特征选择及分类方法,提取煤矸图像的颜色及纹理共26个特征对其分类进行研究。在提取纹... 煤和矸石的图像分类是实现煤矸自动分选的关键环节。为提高煤矸分选模型的准确性和稳定性,提出了一种结合Relief、MRMR算法及SVM分类器构建的混合式特征选择及分类方法,提取煤矸图像的颜色及纹理共26个特征对其分类进行研究。在提取纹理时联合使用了LBP局部和GLCM全局特征,有助于提高分类的准确性。利用该特征选择方法选出最优特征子集后,用粒子群和支持向量机算法构建PSO-SVM最佳参数模型进行煤矸分类。结果显示,该方法能剔除较多冗余特征,提高煤矸分类的效率;在两个数据集上,该模型的平均分类准确率分别达到96.12%和94.17%,证明了方法的有效性和模型的稳定性。 展开更多

关键词 图像分类 特征选择 最大相关最小冗余算法 局部二值模式 煤和矸石

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基于优化的VMD-mRMR-LSTM模型的短期负荷预测 被引量：56

8

作者 胡威 张新燕 +2 位作者 李振恩 李青 王衡 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2022年第1期88-97,共10页

随着智能电网技术的发展和电力市场的推进,用电模式的复杂性逐渐凸显,对短期负荷预测的精度和稳定性提出了更高的要求。针对传统负荷预测方法缺少对时序数据相关性、特征值的全面考虑等问题,提出一种基于优化的变分模态分解、最小冗余... 随着智能电网技术的发展和电力市场的推进,用电模式的复杂性逐渐凸显,对短期负荷预测的精度和稳定性提出了更高的要求。针对传统负荷预测方法缺少对时序数据相关性、特征值的全面考虑等问题,提出一种基于优化的变分模态分解、最小冗余最大相关性与长短期记忆神经网络的组合预测模型。首先,将波动性高的负荷序列分解为一组相对平稳的模态分量,其中利用麻雀智能算法优化VMD的关键参量。其次,利用m RMR方法分析各模态分量与预测模型输入特征元素间的相关性,获取各预测模型的最优输入特征集,并在分析负荷影响因子中考虑实时电价。最后,采用不同结构参数的LSTM方法对各分量分别预测,将预测结果叠加得到最终的预测值。以澳大利亚的实际运行数据做算例分析,与常规负荷预测方法进行对比,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 负荷预测 变分模态分解 最小冗余最大相关性 长短期记忆神经网络 实时电价

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联合mRMR算法和BP神经网络的集成电路测试方法 被引量：7

9

作者 侯旺超 梁华国 +2 位作者 宋钛 万金磊 蒋翠云 《微电子学》 CAS 北大核心 2021年第5期766-772,共7页

集成电路规模的急剧增大显著加了测试成本。针对集成电路测试成本过高的问题,提出了一种适应性测试方法。将最小冗余最大相关算法与BP神经网络相结合。首先通过最小冗余最大相关算法选择重要的测试项,仅测试重要的测试项并组成特征集合... 集成电路规模的急剧增大显著加了测试成本。针对集成电路测试成本过高的问题,提出了一种适应性测试方法。将最小冗余最大相关算法与BP神经网络相结合。首先通过最小冗余最大相关算法选择重要的测试项,仅测试重要的测试项并组成特征集合,然后使用BP神经网络模型预测测试结果。实验结果表明,相较于传统测试方法,该方法以牺牲0.1%的测试逃逸率为代价,降低了45%以上的测试成本。与其他适应性测试方法相比,该方法的测试逃逸降低91%以上,可以在测试成本和测试质量之间选择最优解。 展开更多

关键词 集成电路 适应性测试 BP神经网络 最小冗余最大相关算法

原文传递

基于MRMR-HK-SVM模型的PM2.5浓度预测 被引量：31

10

作者 李建新 刘小生 +1 位作者 刘静 黄俊 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期2304-2310,共7页

以赣州市2017年全年的空气质量和气象数据为研究对象,通过最大相关最小冗余算法(MRMR)提取出最优的特征子集,并将其作为预测模型的输入数据,同时构造混合核函数(HK)对传统的支持向量机模型(SVM)进行改进,最终建立MRMR-HK-SVM模型.实验... 以赣州市2017年全年的空气质量和气象数据为研究对象,通过最大相关最小冗余算法(MRMR)提取出最优的特征子集,并将其作为预测模型的输入数据,同时构造混合核函数(HK)对传统的支持向量机模型(SVM)进行改进,最终建立MRMR-HK-SVM模型.实验结果表明,MRMR-HK-SVM模型有着更低的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE),相较于传统SVM模型,预测结果平均绝对误差下降了26.9%,且能更加准确的追踪到PM2.5浓度的突变时刻.可见,MRMR-HK-SVM模型具有更好的泛化能力,能够更加精确地预测PM2.5浓度. 展开更多

关键词 PM2.5 最大相关最小冗余 混合核函数 支持向量机 预测模型

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基于mRMR与基尼重要性的树突状细胞模型 被引量：2

11

作者 张凯林 董红斌 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期129-138,共10页

树突状细胞算法(DCA)模拟人体免疫系统中树突状细胞对抗原的识别与提呈过程,是一种快速有效的异常检测方法,其关键是从数据中选取有效特征以表示特定的输入信号。然而,现有信号选取方法存在特征子集冗余、时间复杂度高等问题,导致生成... 树突状细胞算法(DCA)模拟人体免疫系统中树突状细胞对抗原的识别与提呈过程,是一种快速有效的异常检测方法,其关键是从数据中选取有效特征以表示特定的输入信号。然而,现有信号选取方法存在特征子集冗余、时间复杂度高等问题,导致生成的抗原信号有效性较低,且在高维大样本数据集上运行速度较慢。考虑抗原信号的可用性与信号选取过程的时间效率,提出基于最大相关最小冗余(mRMR)与基尼重要性的树突状细胞模型MRGI-DCA。通过mRMR从原始数据集中快速地提取最相关特征子集,且最大限度地降低特征子集的冗余性。在mRMR预降维的基础上,根据CART树模型快速、准确等特点,利用基尼重要性得到更有效的抗原信号。实验结果表明,MRGI-DCA总体表现优于IG-DCA、COR-DCA、GA-DCA和SVM-DCA方法,其中,准确率、F1值和AUC在高维、低维、异常数据集上的平均值较COR-DCA分别提高6.01%、5.86%、9.96%,并且平均运行时间约为COR-DCA的1/5。 展开更多

关键词 树突状细胞算法 信号选取 最大相关最小冗余算法 基尼重要性 人工免疫系统

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基于IG_CDmRMR的二阶段特征选择方法 被引量：2

12

作者 朱文峰 于舒娟 何伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期183-187,193,共6页

为提高特征提取方法的文本分类精确度,结合信息增益(IG)和改进的最大相关最小冗余(mRMR),提出一种IG_CDmRMR二阶段文本特征选择方法。通过IG提取与类别相关性较强的特征集合,利用类差分度动态改变mRMR中特征与类别之间的互信息值权重,... 为提高特征提取方法的文本分类精确度,结合信息增益(IG)和改进的最大相关最小冗余(mRMR),提出一种IG_CDmRMR二阶段文本特征选择方法。通过IG提取与类别相关性较强的特征集合,利用类差分度动态改变mRMR中特征与类别之间的互信息值权重,并筛选最优特征子集,从而得到文本分类结果。实验结果表明,与IG方法、IG_mRMR方法相比,在特征数量相同的情况下,该方法可使准确率提升约2 %。 展开更多

关键词 信息增益 最大相关最小冗余 类差分度 特征选择 文本分类

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基于mRMR-SOM的异步电机轴承故障诊断研究

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作者 刘文 周智勇 蔡巍 《机电工程》 北大核心 2024年第1期90-98,共9页

针对异步电机轴承故障诊断问题,提出了一种融合最大相关最小冗余特征选择算法(mRMR)和自组织映射神经网络(SOM)的故障诊断方法,并将其应用于轴承故障诊断的不同阶段。首先,在实验室环境下搭建了异步电机故障诊断试验平台,在不同电机状... 针对异步电机轴承故障诊断问题,提出了一种融合最大相关最小冗余特征选择算法(mRMR)和自组织映射神经网络(SOM)的故障诊断方法,并将其应用于轴承故障诊断的不同阶段。首先,在实验室环境下搭建了异步电机故障诊断试验平台,在不同电机状态下分别采集振动、电流和电压信号,利用统计学方法获取了高维混合特征集;然后,以互信息为背景,利用mRMR根据特征与状态标签间的相关性和特征间的冗余性,筛选了具备强区分能力的特征,以避免计算冗余和后验诊断性能下降;最后,采用SOM对异步电机健康和轴承故障状态进行了分类识别,验证了SOM对异步电机轴承故障诊断的有效性,以及mRMR对故障诊断结果的影响。研究结果表明:基于mRMR-SOM的异步电机轴承故障诊断方法能够准确地区分健康和故障状态,测试集分类准确率达到89%;使用mRMR特征筛选能够将154维特征降低至17维,缩短23.5%的网络收敛时间,并将分类准确率由89%提升至98%;试验结果验证了基于mRMR-SOM的异步电机轴承故障诊断方法对于异步电机轴承故障诊断问题的有效性,且证实其具备良好的诊断效果。 展开更多

关键词 自组织映射神经网络 最大相关最小冗余特征选择算法 互信息 特征降维 特征选择 神经网络算法 U矩阵

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基于小腿表面肌电的智能机器人协同控制方法 被引量：14

14

作者 徐超立 林科 +2 位作者 杨晨 吴超华 高小榕 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期385-393,共9页

作为人机交互的核心内容之一,面向机器人控制的步态识别拥有广泛的应用前景。提出一种基于小腿表面肌电信号的智能移动机器人控制方法。通过优化互信息的最大相关最小冗余算法(MRMR),实现对前进、后退、左转、右转等4种步态分类识别,并... 作为人机交互的核心内容之一,面向机器人控制的步态识别拥有广泛的应用前景。提出一种基于小腿表面肌电信号的智能移动机器人控制方法。通过优化互信息的最大相关最小冗余算法(MRMR),实现对前进、后退、左转、右转等4种步态分类识别,并建立一套移动机器人同步控制系统。使用表面肌电信号(sEMG)作为输入信息,对人步态动作进行分类识别,并转化为对机器人运动进行控制的信息,从而实现人与智能移动机器人的实时协同交互。通过采集8名受试者前进、后退、左转、右转行走时的小腿表面肌电信号,并实时控制智能机器人的运动。结果表明,在少量的训练条件下,该方法的步态识别准确率可达88%。基于此方法搭建的移动机器人协同控制系统,具有较强的实时控制能力以及较高的控制准确度。基于小腿表面肌电的智能机器人协同控制方法具有良好的应用前景,未来或可广泛应用于人机运动协调机器人控制等领域。 展开更多

关键词 小腿表面肌电信号 步态识别 最大相关最小冗余算法 智能机器人

暂未订购

基于改进最大相关最小冗余判据的暂态稳定评估特征选择 被引量：59

15

作者 李扬 顾雪平 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第34期179-186,27,共8页

提出一种基于改进最大相关最小冗余判据(maximal relevance and minimal redundancy,mRMR)的暂态稳定评估特征选择方法。首先对标准mRMR方法进行改进,在最大相关、最小冗余判据中引入一个权重因子以细化对特征相关性和冗余性的度量。然... 提出一种基于改进最大相关最小冗余判据(maximal relevance and minimal redundancy,mRMR)的暂态稳定评估特征选择方法。首先对标准mRMR方法进行改进,在最大相关、最小冗余判据中引入一个权重因子以细化对特征相关性和冗余性的度量。然后,考虑相量测量单元可以提供的故障后实测信息,构造由系统特征构成的原始特征集,将改进的mRMR应用于特征选择。通过增量搜索算法得到一组嵌套的候选特征子集,并使用支持向量机分类器验证各候选特征子集的分类性能,选择得到具有最大分类正确率的特征子集。基于新英格兰39节点系统和IEEE 50机测试系统的算例结果验证了所提特征选择方法的有效性。 展开更多

关键词 暂态稳定评估 特征选择 最大相关最小冗余 支持向量机 相量测量单元

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电力用户用电特征选择与行为画像 被引量：64

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作者 赵晋泉 夏雪 +3 位作者 刘子文 徐春雷 苏大威 闪鑫 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期3488-3496,共9页

我国交直流大电网的安全稳定运行与新能源的消纳对需求侧响应提出了较高要求,电力用户画像对需求侧响应的实施具有重要意义。文章提出了一种电力用户用电特征选择与行为画像方法。首先,通过构造聚合回报指标,兼顾集聚度和分离度,实现了... 我国交直流大电网的安全稳定运行与新能源的消纳对需求侧响应提出了较高要求,电力用户画像对需求侧响应的实施具有重要意义。文章提出了一种电力用户用电特征选择与行为画像方法。首先,通过构造聚合回报指标,兼顾集聚度和分离度,实现了最优分类数目的自动确定,并在此基础上完成k-means聚类;然后,将最大相关最小冗余准则应用于电力用户用电特征选取,兼顾了有效性和精简性,通过遍历法求得优质特征集;再采用打分制对优质特征进行量化,通过雷达图和柱状图等进行展示,实现了用户用电行为画像。最后通过算例分析表明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 用电行为画像 特征选择 最大相关最小冗余准则 聚合回报指标 聚类分析

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改进的最大相关最小冗余特征选择方法研究 被引量：10

17

作者 姚明海 王娜 +1 位作者 齐妙 李妍 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第9期116-122,共7页

特征选择方法作为重要的数据预处理工作一直受到各个领域的关注。在分析现有的特征选择方法的基础上,针对MRMR方法中存在的冗余度和相关性评价方法单一,不能根据用户需求设置特征维度等问题进行了改进。在冗余度计算过程提出一种新的简... 特征选择方法作为重要的数据预处理工作一直受到各个领域的关注。在分析现有的特征选择方法的基础上,针对MRMR方法中存在的冗余度和相关性评价方法单一,不能根据用户需求设置特征维度等问题进行了改进。在冗余度计算过程提出一种新的简单快速的计算方法;在计算权重过程中提出针对不同数据选用不同的特征评价方法;引入新的目标评价函数来进行特征选择。在五个经典的用于生物认证领域的特征数据库(FERET、CASIA、ORL、PIE和扩展的YaleB)上验证了算法的有效性,实验结果充分证明了改进的最大相关最小冗余算法的优势。 展开更多

关键词 特征选择 最大相关最小冗余(mrmr) 生物认证 评价函数 经典数据库

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基于经验模态分解与特征相关分析的短期负荷预测方法 被引量：101

18

作者 孔祥玉 李闯 +2 位作者 郑锋 于力 马溪原 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期46-56,共11页

提出了一种基于经验模态分解与特征相关分析的短期负荷预测新方法。该方法从分解负荷序列入手,采用经验模态分解将原始负荷时间序列分解成不同频率的本征模函数(IMF)分量和残差分量,以弱化复杂影响因素环境下原始序列的波动性,获取更具... 提出了一种基于经验模态分解与特征相关分析的短期负荷预测新方法。该方法从分解负荷序列入手,采用经验模态分解将原始负荷时间序列分解成不同频率的本征模函数(IMF)分量和残差分量,以弱化复杂影响因素环境下原始序列的波动性,获取更具规律性的分量。然后运用最小冗余度最大相关性标准(mRMR)技术分析各IMF分量和日类型、天气、电价等特征信息之间的相关性,获得最佳特征集。最后采用基于智能算法的最小二乘支持向量机(LSSVM)负荷预测模型对各经验模态分量进行预测,并将各分量预测结果叠加得到最终负荷预测值。以某电网实际数据进行算例分析,结果表明所提出的组合模型能够更准确地对外部因素敏感的短期负荷进行预测。 展开更多

关键词 负荷预测 经验模态分解 智能算法 最小冗余度最大相关性

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基于级联结构的人体动作识别方法 被引量：2

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作者 彭江平 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第6期1578-1580,1608,共4页

提出一种基于级联结构的人体动作识别方法:针对Dollar时空兴趣点检测器易受图像噪声、摄像机运动与缩放等因素影响产生伪兴趣点的问题,提出了一种基于轨迹差异度的兴趣点筛选方法,有效避免了引入背景中的伪兴趣点,提高了人体运动特征提... 提出一种基于级联结构的人体动作识别方法:针对Dollar时空兴趣点检测器易受图像噪声、摄像机运动与缩放等因素影响产生伪兴趣点的问题,提出了一种基于轨迹差异度的兴趣点筛选方法,有效避免了引入背景中的伪兴趣点,提高了人体运动特征提取的准确度;采用规范切与最小冗余最大相关(mRMR)准则对词袋模型生成的特征向量进行自动特征选择,同时建立一个用于分类的级联结构,在识别各类不同动作时选择不同的特征子集,使得分类器使用的特征更具区分性。在KTH人体运动测试集上实验,验证了该方法能提高动作识别的准确度。 展开更多

关键词 人体动作识别 时空兴趣点筛选 规范切 最小冗余最大相关准则 级联分类器

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基于特征选择和支持向量机的HIV-1型蛋白酶剪切位点预测

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作者 袁哲明 张弘杨 陈渊 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期639-646,共8页

为了提高HIV-1型蛋白酶剪切位点的预测准确性,提出一种基于特征选择和支持向量机的剪切位点预测模型。首先,通过对5830个样本的HIV-1型蛋白酶剪切位点数据集进行分析,根据最小冗余最大相关理念,采用可自动终止法选择剪切位点的特征向量... 为了提高HIV-1型蛋白酶剪切位点的预测准确性,提出一种基于特征选择和支持向量机的剪切位点预测模型。首先,通过对5830个样本的HIV-1型蛋白酶剪切位点数据集进行分析,根据最小冗余最大相关理念,采用可自动终止法选择剪切位点的特征向量;然后,将特征向量输入到支持向量机进行学习和训练,建立HIV-1型蛋白酶剪切位点的分类模型;最后,采用Matlab 2014的仿真工具箱进行仿真测试。实验结果表明:本文模型在特征最少的条件下,剪切位点预测精度优于参比模型及文献报道,且所选择的特征向量具有较好的可解释性及生物学意义。 展开更多

关键词 生物物理学 剪切位点预测 特征选择 最小冗余最大相关 支持向量机

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