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利用面向对象方法提取遥感影像中的建筑物是当前研究热点之一。针对此方法中特征选择问题,文章基于面向对象的分析方法,充分考虑影像特征与多种地物在空间异质性上的相似程度,提出了一种特征优选方法,进而完成建筑物的提取。具体方法是:首先,计算对象内同质性与对象间异质性,基于均值变点原理确定全局最优尺度;其次,利用地理探测器基于空间异质性相似度对分割对象的光谱、纹理、高度、形状等特征进行优选;最后,根据优选出的特征进行建筑物提取,并辅以邻域高程比对算法进行优化,获得建筑物较完整、可靠的轮廓。结果表明,该方法对建筑物提取更加高效且精度更高。 相似文献
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特征选择是模式识别系统的难点.针对高维数据对象,先运用改进粒子群优化(PSO)算法快速、有效地从特征样本中提取一组最优特征子集,然后采用最小二乘支持向量机(LSSVM)分类器对最优特征子集进行分类,验证特征选择的好坏.经大量实验验证,在保证分类正确率的前提下,该方法有效提高了特征选择效率. 相似文献
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基于面向对象的青海湖环湖区居民地信息自动化提取 总被引:1,自引:0,他引:1
居民地的空间格局和密度直接反映着区域人类活动的强弱程度,影响着区域人地系统演变和生态环境可持续发展。基于高分辨率卫星遥感影像数据,提出了一种面向对象的青海湖环湖区居民地信息自动化提取方法。首先,利用尺度集理论对高分辨率卫星遥感影像进行多尺度分割,获取不同尺度的分割对象;其次,通过机器学习算法集对分割对象的自定义特征、光谱特征、几何特征和纹理特征进行训练,选取最优自动分类算法;最后,利用最优自动分类算法提取青海湖环湖区城镇居民地和农村居民地信息。采用平均召回率、平均准确率和平均F值评价指标对分类结果进行精度评价,其中,城镇居民地各评价指标均在93%以上,农村居民地各评价指标均在86%以上。结果表明:该方法提取城镇居民地和农村居民地总体精度较高,在大面积人类活动精细化监测中具有较好的科学意义和应用价值。 相似文献
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提出了基于决策树C4.5算法的面向对象分类方法.首先利用多尺度分割方法对遥感影像进行分割;然后提取对象的特征信息,包括光谱特征、纹理特征、形状特征、图层特征等,对提取的众多的对象特征,利用决策树C4.5算法对其进行知识挖掘,自动建立分类规则;最后利用建立的分类规则,将C4.5算法作为一种分类器对分割后的遥感影像进行分类,并以南充市城市土地利用为例进行了分类实验.实验验证了该方法的可行性.实验结果表明利用决策树C4.5算法建立的分类规则准确率高,利用该分类规则进行的面向对象分类效果较好. 相似文献
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提出基于二进制灰狼优化的特征选择与文本聚类算法.为得到最佳聚类结果,将文本数据表达为矢量空间模型;利用二进制灰狼优化算法对文本特征进行选择,得到初选特征子集;对前一阶段中不同特征相关分值计算方法得到的初选特征子集进行合并与交叉操作,进一步计算最优特征子集;在新特征子集基础上,利用同步考虑余弦相似度和欧氏距离指标的多目标优化K均值算法完成文本聚类,得到最优文本聚类解.实验结果表明,在多数数据集上,该算法可以有效降低特征维度,聚类指标表现更好. 相似文献
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结合像元形状特征分割的高分辨率影像面向对象分类 总被引:3,自引:0,他引:3
针对高分辨率遥感影像空间分辨率高,结构形状、纹理、细节信息丰富等特点,提出一种新的融合特征的面向对象影像分类方法来提取城市空间信息。基本过程包含以下4个方面:①提取影像的几何纹理等结构;②融合几何与纹理特征的面向对象影像分割;③提取对象的形状、纹理和光谱特征,并优选最佳特征子集;④最后基于支持向量机(SVM)完成面向对象的影像分类。通过对福州IKONOS影像数据实验,结果表明融入影像特征后的分割效果明显优于原始影像的分割结果,而信息最大化(mRMR)的特征选择能够快速地获得较好的特征子集。通过与eCognition最邻近分类方法比较,表明本文方法的分类总体精度大约提高了6%,效果显著。 相似文献
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特征选择是软件缺陷预测中数据预处理的关键步骤。针对现有特征选择方法存在的降维效果不显著、选取的最优特征子集分类精度低等问题,提出了一种基于自适应混合粒子群优化(SHPSO)的软件缺陷预测特征选择方法。首先,结合种群划分设计了基于Q学习的自适应权重更新策略,其中引入Q学习根据粒子的状态自适应地调整惯性权重;其次,为了平衡算法前期的全局搜索能力和后期的收敛速度,提出了基于曲线自适应的时变学习因子;最后,采用混合位置更新策略帮助粒子尽快跳出局部最优解,并增加粒子的多样性。在12个公开软件缺陷数据集上进行实验验证的结果表明,与使用全部特征的方法、常用的传统特征选择方法及主流的基于智能优化算法的特征选择方法相比,所提方法在提高软件缺陷预测模型分类性能和降低特征空间维度上均取得了有效的结果。与改进樽海鞘群算法(ISSA)相比,所提方法的分类精度平均提高了约1.60%,特征子集规模平均降低了约63.79%。实验结果表明,所提方法可以选出分类精度较高且数量较少的特征子集。 相似文献
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目前已有蚁群算法优化的特征选择方法,大多采用的是以属性依赖度和信息熵属性重要度作为路径上启发搜索因子,但这类搜索方法在某些决策表中存在算法早熟或搜索到的特征子集包含了冗余特征,从而导致选择精度显著下降。针对此类问题,根据条件属性在分辨矩阵中的占比提出了一种属性重要度的度量方法,以分辨矩阵重要度作为路径上启发因子,设计了一种基于分辨矩阵与蚁群算法优化的特征子集搜索方法。该算法从特征核出发,蚁群依次选择概率大的特征加入特征核集,直至找到最小特征子集算法终止。通过实例验证和UCI数据集实验结果表明,与基于属性依赖度和信息熵属性重要度的特征选择方法相比,在通常情况下,该算法能较小代价找到最小特征子集,并且可以有效减少计算工作量。 相似文献
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为了防范网络中存在的多种多样的安全威胁,由大量异构型安全设备所组成的统一管理平台得到了广泛的应用。然而如何有效地解决由这些安全设备集成所引发的各种冲突和故障,已成为网络管理的重点和难点。本文提出以距离度量和特征加权算法为基础,对网络中采集到的各种原始样本参数进行数据预处理,以便为故障诊断提供更加可靠、准确地输入参量。由于安全设备的故障特征具有很强的异构特性,所以首先对特征变量进行分类描述。将变量分为连续型、有序型、标称型、二分型四类23种。之后,对不同类型特征变量,提出Euclid、VDM算法、DVDM及IVDM算法来标称不同样本的距离。最后,综合运用知识规则和模糊理论对四种算法分别赋予不同的权重。通过实验及结果分析,显示加权后DVDM和IVDM 算法的故障分类准确度增长10%以上,说明该理论算法具有较高的可靠性和准确度。 相似文献
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针对在线用户评论中产品特征的提取和聚类问题进行了研究,提出一种改进的SimRank算法,将情感词-特征对放入二分网中,在二分网中使用改进后的SimRank算法计算特征词之间的相似度;再通过谱聚类算法对特征相似度进行聚类,提取网络产品的特征集合。以某电脑评论为例,从中提取情感词-特征对进行研究,实验结果显示,改进后的算法准确率更高。改进后的特征相似度检测方法可以作为检测特征相似度的有效方法。实验采用在线产品的评论语料,实验结果表明使用改进后的SinRank相似度对特征词进行聚类提取出特征更加准确。 相似文献
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提出了一种基于遗传算法的大数据特征选择算法。该算法首先对各维度的特征进行评估,根据每个特征在同类最近邻和异类最近邻上的差异度调整其权重,基于特征权重引导遗传算法的搜索,以提升算法的搜索能力和获取特征的准确性;然后结合特征权重计算特征的适应度,以适应度作为评价指标,启动遗传算法获取最优的特征子集,并最终实现高效准确的大数据特征选择。通过实验分析发现,该算法能够有效减小分类特征数,并提升特征分类准确率。 相似文献
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在语音与唇读识别应用中,传统的LDA(linear discriminant analysis)算法一般以音节、半音节、HMM状态等基元为类别进行数据分段,经线性判别分析后获得的特征投影方向与识别率不直接相关,影响了识别率。提出了一种新的基于LDAO(linear discriminant analysis based on object)的唇读特征提取算法,该算法以待识别对象为类别进行线性判别分析,在理论上保证了唇读特征矢量向最具判别能力的方向投影。基于唇读数据库的实验证明,该算法明显优于现有各种唇读特征提取算法,比DCT+LDA算法识别率提高了3%。 相似文献
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针对传统跟踪—学习—检测(tracking-learning-detecting,TLD)目标跟踪算法由于检测模块扫描大量子窗口而导致检测时间过长,并且在跟踪过程中当目标发生严重遮挡、形变时,TLD算法会出现跟踪失败的问题进行了研究,提出改进TLD目标跟踪算法。改进算法在检测模块前加入ViBe模型预估前景目标,极大地缩小了检测区域。追踪模块用SIFT特征匹配算法来代替原算法中的光流法,准确跟踪目标避免发生跟踪漂移,减少了计算的复杂度,提高了算法适应环境的能力。实验表明,改进后的TLD算法运行速度得到提升,并且当目标出现严重遮挡、光照强度剧烈变化时的跟踪精度也得到了很好的改善。 相似文献