山西工商学院计算机信息工程学院, 太原 030006
将机器学习中的特征选择方法和分类算法融入古代玻璃制品成分分析和类别鉴定问题研究, 以准确率和AUC作为分类性能度量指标, 尝试构造古代玻璃制品化学成分选择的集成特征选择模型和鉴定分类的随机森林模型。对不同特征选择方法的结果进行集成, 选择重要的化学成分,对选出的重要特征结合随机森林模型、k近邻学习和Naive Bayes模型等方法进行实验分析。结果表明, 采用集成特征选择分析出氧化铅、氧化钡、氧化钾等成分对玻璃表面风化影响比较显著, 且高钾玻璃中这3种成分两两关联很大, 对选出的重要特征应用基于k折交叉验证的随机森林模型进行分类得到的准确率较高, 模型稳定性强。该方法可以为我国古代玻璃制品的成分分析和类别鉴定提供理论参考, 对其它玻璃的相似研究也有一定程度的借鉴意义。
机器学习 随机森林 k近邻学习 分类算法 machine learning random forest k-nearest neighbor classification algorithm
齐鲁工业大学(山东省科学院)激光研究所，山东 济南 250014
分布式光纤声波传感(DAS)技术通过接收相干瑞利散射光的相位信息来探测声波或振动信号，具有灵敏度高、动态范围广等特性，可利用线性定量测量实现对信号的高保真还原。随着实际应用的需求不断提高，光纤入侵检测领域对事件的定位和识别提出了更高的要求，表现为对入侵事件的准确分类，因此将分布式光纤声波传感技术与模式识别(PR)技术相结合是目前研究的热门，有利于推动分布式光纤传感技术的应用发展。本文总结了近年来在分布式光纤入侵检测的模式识别技术中所应用的特征提取和分类算法的研究进展，回顾了几种实现入侵事件信号识别的特征提取方法及其在不同应用场合面临的特征选择难点，同时对特定事件识别算法的优劣进行分析归纳。
分布式声波传感 模式识别 特征提取 分类算法 distributed acoustic sensing pattern recognition feature extraction classification algorithms
西安工业大学电子信息工程学院, 陕西 西安 710016
视觉定位系统中,图像匹配的精度直接影响整个定位系统的精度,针对图像匹配中存在的误匹配率较高等问题,提出了一种基于多层次FAST(MFAST)和优化采样的随机采样一致性(RANSAC)算法的图像匹配算法。首先采用MFAST算法提取角点,运用加速稳健特征算法确定主方向生成特征描述符;然后在基于RANSAC的框架下,利用改进的加权K-最近邻分类方法选取新的样本集合计算出最佳模型参数,从而剔除误匹配点。在真实场景下进行实验,结果表明,与传统算法相比,该算法能高效剔除误匹配点,提高图像的匹配精度,且满足实时性要求。
加权K-最近邻分类算法 随机抽样一致性 多层次FAST 加速稳健特征算法 图像匹配 激光与光电子学进展
2020, 57(10): 101104
1 东莞职业技术学院 电子与电气工程学院, 广东 东莞 523808
2 西北工业大学 电子信息学院, 陕西 西安 710072
基于摄像头的多光源多输入多输出(MIMO)通信系统能够提高光源的利用率和传输带宽, 但多光源之间的干扰和环境光的干扰为可见光的颜色判断带来了极大的困难。针对这种情况, 提出了基于自联想神经网络的可见光MIMO颜色检测算法。设计了基于自联想神经网络的主成分提取方法, 在训练速度和模型准确率方面取得平衡; 提出了神经网络学习光源颜色的具体训练方法,基于欧氏距离决定光源的实际颜色符号。在真实的实验数据集的基础上完成了验证实验, 结果显示该算法实现了较好的收敛速度和较高的检测准确率。
可见光通信 多输入多输出通信 神经网络 自联想神经网络 彩色可见光 分类算法 visible light communication multiple input multiple output communication neural networks auto associative neural network color visible light classification algorithm
空军工程大学信息与导航学院, 陕西 西安 710077
为了提高城区机载激光雷达点云数据分类算法的自动化程度和分类精度,提出一种基于渐进加密三角网和双层支持向量机的点云分类算法。采用渐进加密三角网滤波提取地面点,在地面点的基础上对地物点进行归一化处理。对点云特征有效性进行评估,选取特征向量并用最邻近支持向量机(NN-SVM)对地物点进行分类,实现对城区点云数据的多元分类。利用城区点云数据验证该算法,通过分析分类精度对分类效果进行评价。结果表明,该算法有效提高了点云数据分类精度,实现了对城区点云数据的有效分类。
遥感 激光雷达 城区点云数据 分类算法 渐进加密三角网滤波 双层支持向量机 激光与光电子学进展
2019, 56(16): 161002
1 桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院, 广西 桂林 541004
2 广西光电信息处理重点实验室, 广西 桂林 541004
3 中国科学院安徽光学精密机械研究所 通用光学定标与表征技术重点实验室, 合肥 230031
基于空间外差光谱特性, 针对传统傅里叶变换算法在光谱复原中的局限性, 引入现代谱估计的多重信号分类MUSIC算法进行空间外差信号光谱复原, 采用自回归传递函数准则(CAT)对影响谱估计效果的信号空间维数值进行估计.测试结果显示CAT准则直接定维值与最佳结果存在偏差, 将CAT准则直接定维值减数值3作为改进后的新准则重新应用于实测数据光谱复原.改进的CAT准则与MUSIC算法配合能够很好地适用于空间外差干涉数据, 光谱复原效果优于直接傅里叶变换结果.以光谱角度匹配和均方误差作为改进CAT准则的MUSIC算法谱估计效果评价指标, 与理想光谱相比, MUSIC算法对钾盐双谱峰信号处理后复原光谱相似度达到0.764, 均方误差为0.040, 对氖灯多谱峰信号和处理结果分别为0.806和0.046.复色光结果分别为0.988和0.089.采用改进的CAT准则进行自适应定维的MUSIC算法对空间外差光谱复原具有一定优势, 提高了功率谱复原效果.
遥感 空间外差光谱仪 多重信号分类算法 定维 Remote sensing Spatial heterodyne spectrometer Multiple signal classification algorithm Fixed dimension 光子学报
2018, 47(12): 1228001
1 中国医学科学院北京协和医学院生物医学工程研究所， 天津 300192
2 中国医学科学院北京协和医学院医学实验动物研究所， 北京 100021
3 天津大学精密仪器与光电子工程学院， 天津 300072
介绍一种基于光谱检测和数据驱动模型的非接触式血液物种识别技术。 选取了4个物种（猴144， 大鼠203， 狗133， 人169）共计649个血样作为原始样本。 超连续谱激光光源的波长范围是450～2 400 nm。 分别采集抗凝管盛装血液样本的后向散射可见光谱（294～1 160 nm）和十个不同空间位点的前向散射近红外光谱（1 021～1 757 nm）， 将十一条光谱数据顺序连接为一维数据作为每个样本的原始数据。 利用主成分分析法对数据集进行特征信息提取， 保留原始差异信息量的99.99%， 同时将数据量压缩为原始数据量的1.5%， 提高分类识别的运算效率。 对不同数量的训练集和验证集进行训练预测实验表明， 十折交叉验证的识别误差率随着样本数量的增加而降低， 样本库规模的增大可以提高识别的精确度。 由于数据驱动模型是基于机器学习算法的数据流处理模型， 因而可以采用多种不同的分类算法实现。 通过比较人工神经网络、 支持向量机、 偏最小二乘回归、 多元线性回归、 随机森林和朴素贝叶斯的识别效果可以发现， 不同算法的识别效果具有类别差异性， 即各个算法的正确识别率排序在不同的物种中是有差异的。 因而实际应用中， 在选择数据驱动模型时， 除了需要考虑算法的整体识别率之外， 当对部分类别的识别效果有额外要求时， 还应该考虑算法本身的类别差异性。
非接触式血液物种识别 数据驱动模型 分类算法 Non-contact blood species recognition Data driven model Classification algorithm 光谱学与光谱分析
2018, 38(8): 2483
