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1.
张俐 《电子科技大学学报(自然科学版)》2022,51(5):754-759
特征选择是生物信息领域中数据预处理阶段必不可少的步骤。传统特征选择算法忽视了特征之间的依赖相关性和冗余性,因此提出一种联合互信息的特征选择算法(JFRR)。该算法利用互信息计算特征之间的冗余值,并利用联合互信息分别计算已选特征集合、候选特征及类标签之间的相关性。将JFRR与其他6个特征选择算法在2个分类器上,使用9个不同基因数据集,进行分类准确率指标(Precision_micro和F1_micro)验证。实验结果表明,该算法能有效提高分类精度。 相似文献
2.
在垃圾焚烧的过程中,垃圾热值的波动会影响垃圾焚烧的稳定性.为了实现城市生活垃圾热值的实时在线预测以及变化趋势预测,采用模糊神经网络软测量方法,利用焚烧发电厂在线运行数据作为输入,实现垃圾热值的实时预测功能.首先采用互信息方法从若干特征变量中剔除部分无关变量;然后将模糊神经网络和粒子群优化算法结合起来从上述选择出的特征变量中进一步剔除冗余变量,从而确定预测垃圾热值的输入变量,并从中训练出垃圾热值的模糊神经网络预测模型;最后通过采集的样本数据进行性能测试.结果表明该方法有较好的预测准确率和实时性,适用于垃圾热值的在线预测. 相似文献
3.
在网络入侵检测中,由于原始数据特征维度高和冗余特征多,导致入侵检测系统的存储负担增加,检测分类器性能降低。针对该问题本文提出了一种基于信息论模型的入侵检测特征提取方法。它以具有最大信息增益的特征为搜索起点,利用搜索策略和评估函数迭代调整数据集分类标记、已选取特征子集和候选特征三者之间的相关度,最后通过终止条件确定选取特征子集。以入侵检测样本数据集为实验数据,将该方法选取的特征向量运用到支持向量机分类算法中,在特征维度大幅度降低的情况下,检测精度变化很小。实验结果证明了本方法的有效性。 相似文献
5.
为了提高脱硝系统入口NO_x生成量模型的精度和泛化能力,在选择辅助变量的同时也应考虑变量时滞的影响,提出了一种基于条件互信息的变量-时滞联合选择方法。以条件互信息作为变量选择的依据,抑制辅助变量间相关性造成的信息冗余,同时考虑时滞对变量选择的影响,在选定辅助变量时对时滞进行联合估计,以最大化辅助变量集包含的有效信息。以某600 MW燃煤电站的实际运行数据为算例,基于该联合选择方法和BP神经网络建立了NO_x生成量模型。结果表明:与仅基于互信息或条件互信息进行变量选择相比,基于联合选择方法所建立的模型精度和泛化能力相对较好。 相似文献
6.
K-means是一种无监督学习算法,基于数据对象之间的距离度量划分数据簇、欧氏距离等度量方法存在一些问题,比如离群点数据较多,算法准确度较低.互信息可以度量任意两个数据对象之间的互相包含程度,基于互信息改进K-means算法,可以更好地度量数据对象之间的距离,确保簇内高度相同和簇间高度相异,旨在解决离群点数据较多的情况下K-means算法准确度不高的问题.实验结果显示,与K-means算法、模糊K-means算法相比,改进K-means算法实验结果精确度达到了97.8%,该方法明显提高K-means算法的准确度. 相似文献
7.
针对影像分类结果的类间差异性与准确性难以平衡的问题,提出一种融合多特征与互信息选择集成多核极限学习机的影像分类方法。该方法首先利用最小噪声分离提取影像的光谱特征,考虑到高分辨率影像局部细节信息清晰,利用LBP算子提取影像的局部纹理信息,采用泛化性能好的核极限学习机训练多个弱分类器;然后,通过引入相关性准则描述准确性,冗余性准则描述差异性,将选择性集成多核极限学习机问题转化为变量选择问题;最后,利用基于互信息的最大相关最小冗余准则,对生成的多核极限学习机进行选择,从而实现影像分类结果差异性与准确性的平衡。文章采用高分二号数据实验,总体分类精度和Kappa系数分别为92.03%、0.9。分析结果表明,该方法能够利用多种特征的分类优势,进而有效改善了高分二号影像的分类结果。 相似文献
8.
9.
10.
高比例分布式光伏的大规模接入对母线辖区的负荷预测产生了较大影响,导致母线辖区内负荷偏离用户用电负荷的真实状况。文章考虑了高比例分布式电源对负荷形态的影响,提出了基于互信息与混合模型的母线辖区内负荷预测模型,对分布式电源相关输入因子采用互信息系数进行相关性分析,并通过由XGBoost算法与极限学习机算法组成的混合模型对数据进行训练。最后,使用某地母线辖区内负荷数据进行实例验证,结果表明,考虑分布式电源接入后的母线辖区负荷预测精度高于常规预测方法,文中所建立的预测模型具有良好的预测精度。 相似文献