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基于最优子集选择的水稻穗无人机图像分割方法 被引量：4
1
作者 曹英丽 刘亚帝 +2 位作者 马殿荣 李昂 许童羽 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期171-177,188,共8页
为探索有效的稻穗识别特征选取方法,解决基于无人机数码影像水稻产量估测中图像颜色空间各个通道或指数对水稻穗识别能力不清的问题,利用2017年和2018年沈阳农业大学超级稻成果转化基地水稻试验田无人机高清数码影像、地面小区样方内水... 为探索有效的稻穗识别特征选取方法,解决基于无人机数码影像水稻产量估测中图像颜色空间各个通道或指数对水稻穗识别能力不清的问题,利用2017年和2018年沈阳农业大学超级稻成果转化基地水稻试验田无人机高清数码影像、地面小区样方内水稻穗数量等实测数据,构建了水稻穗、叶、背景的3分类图像样本库,应用最优子集选择(Best subset selection)算法分析了RGB和HSV颜色空间各个通道或指数对水稻穗的识别能力,提取适合东北粳稻稻穗图像分割的7种特征参数,以此特征为输入构建了基于BP神经网络的稻穗分割模型,进一步对稻穗图像进行连通域分析,获取稻穗数量,并与地面实测数据进行比较。结果表明:最优子集选择算法获取的稻穗像素分割特征参数为R、B、H、S、V、GLI、ExG等7种,飞行高度为3 m时,稻穗分割效果最好,对应的交叉验证均方误差MSE为0.0363;构建的稻穗分割模型可有效实现东北粳稻稻穗的提取,3、6、9 m飞行高度下,拍摄图像稻穗数量提取的均方根误差分别为9.03、11.21、13.10,平均绝对百分误差分别为10.60%、14.88%和17.16%。 展开更多
关键词 水稻穗 无人机数码影像 最优子集选择 图像分割 特征选取
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最优特征子集的遗传算法求解 被引量：1
2
作者 郑继绍 朱文兴 《莆田学院学报》 2006年第2期34-37,共4页
指出最优特征子集选择问题(OFSS)是个NP-Hard问题,寻找一个近似算法具有现实意义。遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架。使用基于小生境技术的遗传算法求解OFSS问题,以获得较好收敛性、稳定性和较快的速度。
关键词 最优特征子集选择 遗传算法 小生境
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基于特征变量筛选的无人机多光谱遥感土壤含水量反演
3
作者 张成才 王蕊 +2 位作者 侯佳彤 姜明梁 祝星星 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第5期147-154,共8页
土壤含水量是影响农作物生长的重要因素之一,对作物估产和旱情监测具有重要作用。在土壤含水量反演时,一般是提取多个光谱变量进行反演,但变量之间包含的光谱信息可能存在冗余重叠,为提取有效特征变量,使其相互独立,论文选取特征变量筛... 土壤含水量是影响农作物生长的重要因素之一,对作物估产和旱情监测具有重要作用。在土壤含水量反演时,一般是提取多个光谱变量进行反演,但变量之间包含的光谱信息可能存在冗余重叠,为提取有效特征变量,使其相互独立,论文选取特征变量筛选方法,并验证其在土壤含水量反演中的适用性。研究基于无人机多光谱影像计算归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)等12种植被指数,结合无人机热红外数据计算地表温度(Land Surface Temperature,LST)和对应温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI),以及miniSAR数据处理得到的4种后向散射系数,采用XGBoost特征变量和最优子集选择算法(Best Subset Selection,BSS)筛选最优变量组合,然后利用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)和随机森林回归(Random Forest Regression,RFR)算法反演实验区冬小麦抽穗期的土壤含水量。研究结果表明:①0~20 cm深度的反演结果均优于0~10 cm深度;②对比XGBoost-PLSR、XGBoost-RFR、BSS-PLSR以及BSS-RFR四种土壤含水量反演模型,BSS-RFR模型不同深度下的反演精度最高;③0~10 cm土壤深度下XGBoost-PLSR模型的反演精度优于XGBoost-RFR,0~20 cm深度下则两者相反,0~20 cm深度下,BSS-RFR模型的反演精度均高于BSS-PLSR。研究成果可为无人机多光谱遥感反演土壤含水量提供理论和技术支撑,为卫星遥感大范围土壤水分监测提供检验依据。 展开更多
关键词 土壤含水量 无人机 XGBoost特征筛选 最优子集选择 偏最小二乘回归 随机森林回归
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关于混凝土抗压强度的线性回归分析
4
作者 黄梅 《应用数学进展》 2023年第9期3771-3784,共14页
本文研究了混凝土抗压强度与龄期和混凝土成分之间的关系,使用最小二乘法、最优子集选择、岭回归和Lasso回归建立了5个回归模型对混凝土抗压强度进行建模。通过建立训练集与测试集,计算测试集上的均方误差来评价模型的预测效果。结果显... 本文研究了混凝土抗压强度与龄期和混凝土成分之间的关系,使用最小二乘法、最优子集选择、岭回归和Lasso回归建立了5个回归模型对混凝土抗压强度进行建模。通过建立训练集与测试集,计算测试集上的均方误差来评价模型的预测效果。结果显示,用交叉验证做最优子集选择拟合出的模型的均方误差是最小的,其次加权最小二乘回归的效果也比较好,它可以有较好的拟合优度,它的预测误差和其他几个模型的差距也不是很大。同时,模型也还有进一步改进的空间,可以考虑各特征之间的特性来构造出最合适的模型。 展开更多
关键词 最小二乘回归 最优子集选择 岭回归 Lasso回归
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水稻叶片高光谱数据降维与叶绿素含量反演方法研究 被引量：15
5
作者 曹英丽 邹焕成 +2 位作者 郑伟 江凯伦 于丰华 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期101-107,共7页
高光谱遥感技术为水稻叶片叶绿素含量的高通量、无损、准确监测提供了有效途径,然而高光谱数据的降维或特征光谱参数的选择是叶绿素含量有效反演的关键环节。利用2017年辽宁省盘锦市大洼水稻氮高效品种筛选试验基地的水稻叶片叶绿素含... 高光谱遥感技术为水稻叶片叶绿素含量的高通量、无损、准确监测提供了有效途径,然而高光谱数据的降维或特征光谱参数的选择是叶绿素含量有效反演的关键环节。利用2017年辽宁省盘锦市大洼水稻氮高效品种筛选试验基地的水稻叶片叶绿素含量与叶片高光谱数据,探讨了高光谱数据的降维方法与叶绿素含量的反演建模。首先应用最优子集选择算法(best subset selection)对工程常用的水稻叶绿素反演特征光谱指数进行优选,筛选出最优组合,作为叶绿素多元回归模型的输入特征;同时应用没有在光谱领域得到有效应用的基函数展开算法,利用Gram-Schmidt正交变换寻找叶片高光谱数据的基函数空间,再将高光谱数据投影到基函数空间从而实现降维,最后利用降维后的数据进行多元回归建模,反演叶绿素。结果表明:最优子集选择算法优选出的mNDVI(445,705,750)、NDVI(705,750)、PSRI(500,680,750)、RD(505,705)、RI1dB(720,735)、MCARI(550,670,700)、PPR(450,550)共7个特征指数组合,回归模型反演精度最高,决定性系数R2为0.844,均方根误差RMSE为0.926;基于基函数展开算法对400～1000nm波段范围601维高光谱数据降至13维,叶绿素反演回归模型的决定性系数R2达到0.861,均方根误差RMSE为0.906。说明基于基函数展开的高光谱降维与叶绿素含量估测方法效果较好,可为水稻叶绿素含量估测与长势诊断提供技术支持。 展开更多
关键词 叶绿素 高光谱降维 基函数展开 最优子集选择 特征光谱指数 水稻叶片
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海洋经济发展驱动因素筛选模型创新研究——基于我国11个沿海省市面板数据
6
作者 邵桂兰 刘冰 李晨 《中国渔业经济》 2018年第5期91-99,共9页
随着我国海洋产业结构转换升级步伐加快,海洋经济担当起我国经济发展蓝色引擎的重任,海洋经济发展的主驱动力辨析成为推动海洋经济发展的重点问题。基于2006-2014年我国主要沿海省市的面板数据,从原始数据中提炼出8个驱动要素,再利用la... 随着我国海洋产业结构转换升级步伐加快,海洋经济担当起我国经济发展蓝色引擎的重任,海洋经济发展的主驱动力辨析成为推动海洋经济发展的重点问题。基于2006-2014年我国主要沿海省市的面板数据,从原始数据中提炼出8个驱动要素,再利用lasso、随机森林和最优子集选择法筛选并提取我国海洋经济发展的主要驱动因素,进一步对重要程度较高的因素科技、区域经济和海洋生态着重分析,提出适用性较为广泛的海洋经济发展驱动因素筛选模型。研究发现,科技、区域经济和海洋生态对海洋经济发展影响最大,它们各自为政又相得益彰,科技和区域经济发展程度越高,越能够将海洋生态的作用发挥到最大化。大力推动海洋科技进步,重视海洋生态在海洋经济发展中的中坚地位,是实现海洋经济可持续发展的必然途径。 展开更多
关键词 海洋经济 驱动因素 lasso 随机森林 最优子集选择法
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上市公司企业绩效测度与评价——基于证券市场的经验检验 被引量：2
7
作者 刘冰 李长军 《商业经济研究》 北大核心 2016年第21期177-179,共3页
本文从与企业绩效相关的变量出发,综合国内外相关文献,介绍回归方法的基本概念。基于制造业上市公司财务数据,研究分析与企业绩效相关的24个变量,分别使用最小二乘法、相关系数法、岭回归、最优子集选择法和lasso方法进行回归,根据回归... 本文从与企业绩效相关的变量出发,综合国内外相关文献,介绍回归方法的基本概念。基于制造业上市公司财务数据,研究分析与企业绩效相关的24个变量,分别使用最小二乘法、相关系数法、岭回归、最优子集选择法和lasso方法进行回归,根据回归结果比较不同方法的优劣处,综合选择最优的回归方法得到最优的模型为lasso模型,并解释模型,通过交叉验证的方法进行验证分析。最后通过模型提出建议:优化高管结构,根据行业特征选择最优企业模型,保证审计意见准确,并且由于公司规模较大后规模报酬递减,因此在公司规模扩大到一定程度后应停止扩张。 展开更多
关键词 企业绩效 岭回归 最优子集选择法 lasso 交叉验证
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基于ℓ_(0)约束的稀疏线性判别分析 被引量：1
8
作者 尹祺 束磊 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期19-25,69,共8页
研究了在高维环境下的可解释分类问题,即特征的数量p非常大,而观测的数量是有限的。这种高维情况广泛存在于生物学、工程学和社会科学等领域。线性判别分析(LDA)是解决这一可解释分类问题的典型方法。然而,在高维情况下,LDA是不适合的,... 研究了在高维环境下的可解释分类问题,即特征的数量p非常大,而观测的数量是有限的。这种高维情况广泛存在于生物学、工程学和社会科学等领域。线性判别分析(LDA)是解决这一可解释分类问题的典型方法。然而,在高维情况下,LDA是不适合的,原因有二。首先,组内协方差矩阵的标准估计是奇异的;因此,不能使用传统的判别规则。第二,当p很大时,由于涉及p个特征,从LDA得到的分类规则是很难解释的。在这种情况下,受最优子集选择的原始-对偶活跃集算法的启发,我们提出了一种基于ℓ_(0)约束的稀疏线性判别分析方法,该方法在进行线性判别分析时施加了一个稀疏性标准,使分类和特征选择同时进行。在模拟和真实数据上的数值结果表明,与现有的替代方法相比,我们的方法取得了有竞争力的结果。 展开更多
关键词 最优子集选择 线性判别分析 ℓ_(0)约束 投影
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