分类器组合

作品数：101被引量：543H指数：13
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多分类器组合的LiDAR点云分类被引量：1
《测绘地理信息》2023年第3期36-40,共5页鲁冬冬 邹进贵 
国家自然科学基金(41871373)。
随着激光雷达技术在地形测绘、数字城市建设等领域的广泛应用,点云数据采集的精度和效率变高,若要进一步利用这些数据,还要对点云数据进行分类。因此,如何高效、高精度地对点云进行分类成为了目前的研究重点。机器学习不同分类器之间存...
关键词：点云分类 支持向量机 随机森林 分类器组合 
多特征辅助下的GF-6 WFV影像准噶尔山楂识别研究被引量：7
《干旱区研究》2021年第2期553-561,共9页陈春秀 陈蜀江 徐世薇 陈孟禹 贾翔 黄铁成 李春蕾 
国家重点研发计划《天山北坡退化野果林生态保育与健康调控技术》项目(2016YFC0501500)资助。
针对高分六号WFV数据应用研究基础相对薄弱,准噶尔山楂遥感识别在算法、数据源等方面存在不足的问题,联合GF-6 WFV和ZY-3号影像数据提取多种分类特征,基于面向对象分割、特征选择、特征重要性评价与组合以及多分类器联合等方法对准噶尔...
关键词：高分六号 特征选择 面向对象 多分类器组合 准噶尔山楂 
联合GF-5与GF-6卫星数据的多分类器组合亚热带树种识别被引量：16
《林业科学》2020年第10期93-104,共12页栗旭升 李虎 陈冬花 刘玉锋 刘赛赛 刘聪芳 胡国庆 
安徽省高校协同创新项目(GXXT-2019-047);安徽省高校学科优秀拔尖人才学术培育项目(gxbjZD44);滁州市院士助滁项目(20191/S002);芜湖市重点研发项目(2020ms1-3);高分专项省(自治区)域产业化应用项目(76-Y40G05-9001-15/18)。
【目的】针对亚热带森林冠层结构复杂、林分高密度下树种遥感识别精度不高以及不同分类算法对不同树种识别表现力不一等问题,探究高光谱分辨率与高空间分辨率数据联合的多分类器组合树种识别方法,以促进多源数据在森林资源调查和监测领...
关键词：组合分类器 高分五号 高分六号 树种识别 面向对象 特征选择 
基于正态逆高斯和特征贡献度的睡眠分期实验研究被引量：3
《北京理工大学学报》2019年第8期833-838,共6页由育阳 由书凯 高健凯 杨志宏 
国家自然科学基金资助项目(81473579,81273654);北京理工大学基础研究基金资助项目(20140642006)
针对自动睡眠分期任务,提出了一种基于正态逆高斯和特征贡献度的睡眠分期实验框架.提取睡眠脑电信号特征,并对信号进行可调Q因子小波分解(TQWT),针对TQWT子带提取正态逆高斯参数特征;基于SVM模型实现特征贡献度排序与筛选,针对高贡献度...
关键词：睡眠分期 正态逆高斯 特征贡献度 多分类器组合 
基于Stacking策略的稳定性分类器组合模型研究被引量：10
《小型微型计算机系统》2019年第5期1045-1049,共5页吴挡平 张忠林 曹婷婷 
国家自然科学基金项目(61662043)资助
针对Bagging、AdaBoost等通用的集成算法对于稳定性分类算法集成效果不是很好的问题,提出了基于Stacking策略的稳定性分类器组合算法.该算法通过构造一个两层的叠加式框架结构,融合数据降维技术处理两层分类器的输入特征,对4种稳定性分...
关键词：Stacking方法 稳定性分类器 分类精度 数据降维技术 集成算法 
多分类器组合森林类型精细分类被引量：13
《遥感信息》2019年第2期104-112,共9页王怀警 谭炳香 王晓慧 房秀凤 李世明 
浙江省省院合作林业科技项目(2017SY04);高分辨率对地观测系统重大专项(30-Y20A37-9003-15/17-3);国家自然科学基金(31370635)
针对高光谱遥感数据树种识别精度不高,现有多分类器组合策略难以避免人为因素干扰的问题,利用自适应权值模型组合2种机器学习算法,有效改善森林类型精细识别精度。研究综合利用影像的光谱和纹理特征、地形特征及森林类型外业调查样本数...
关键词：HYPERION 支持向量机 随机森林 自适应权值 分层分类 森林类型分类 高光谱 
基于分类器组合的心电信号身份识别算法研究
《山东工业技术》2019年第6期163-164,167,共3页曹书豪 许成哲 
本文针对基于分类器组合的ECG信号进行了身份识别算法的研究,通过无基准点的方法来提取QRS波形,HOAC、DWT、PCA特征提取和分类器组合算法相结合的方法,该算法对身份识别的准确率进行提高。通过对比实验得出,在组合规则中,中值规则和乘...
关键词：心电信号 身份识别 分类器组合算法 高阶自相关 
基于深度学习和集成学习的辐射源信号识别被引量：33
《系统工程与电子技术》2018年第11期2420-2425,共6页黄颖坤 金炜东 余志斌 吴昀璞 
国家重点研发计划项目子任务(2016YFB1200401-102F);军委装备发展部预研重点实验室基金项目(61421050204)资助课题
随着电磁环境的日益复杂和雷达辐射源信号类型的逐渐增多,如何有效地识别雷达信号类型成为一个重要的问题。为解决这个问题,提出了一种基于深度学习和集成学习的辐射源信号识别框架。该框架由特征提取和分类器设计两部分组成。第一部分...
关键词：雷达辐射源信号识别 深度学习 集成学习 栈式降噪自编码器 多分类器组合 
基于多分类器组合的湿地类型信息提取
《哈尔滨师范大学自然科学学报》2018年第5期62-67,共6页王迪 万鲁河 陈烁 
国家自然科学基金(41671100)
针对如何提高遥感影像分类精度等问题,该文选取覆盖友好自然保护区的Landsat_5TM遥感影像为数据源,提出了将多个分类器进行组合的遥感影像分类方法.该方法将熵权法引入到湿地遥感分类研究中,选取最大似然、支持向量机(SVM)、神经网络(NN...
关键词：遥感影像 多分类器组合 湿地分类 熵权法 
基于多分类器投票表决组合的私募股权投资风险预测度研究被引量：5
《统计与信息论坛》2018年第1期85-91,共7页张娅萍 赵峰 张杰 
山东省自然科学基金项目<基于数据流概念漂移的衍生金融工具风险预警与治理研究>(ZR2015GM013);全国统计科研计划重点项目<基于云计算技术的海量数据随机处理与联网交互技术研究>(2016LZ31)
私募股权投资基金是一种新型衍生金融投资工具,因其非公开发行与私下募集的特性,从而具有较高的投资风险。为了监测私募股权基金投资的不确定性所诱发的潜在风险,采用了多分类器投票表决组合方法构建了风险预测模型,通过改进和优化投票...
关键词：私募股权 投资风险 多分类器组合 投票表决规则 
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