进一步使用 XGBoost、RFE 和 PCA 提取敏感特征,发现不同预处理下筛选出的敏感波段各有特点,且 PCA 处理显示原始光谱存在大量冗余和误差。 GA-BP、RFR 和 SVR 模型分析:通过不同预处理和特征选择方法获取最优特征后,用 GA-BP、RFR 和 SVR 模型预测葡萄 LCC。结果显示,RFE 在不同预处理和模型中表现良好,而 XGB...
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2 机器学习和深度学习方面 卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态...
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLO...
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摘要：叶绿素对辣椒的长势评估和营养状况管理具有重要的意义，针对高光谱存在数据量大和冗余度高的问题，探究不同特征选择算法相结合进行高光谱叶绿素含量估测的可行性。以贵州省遵义市栽培辣椒为研究对象，采集盛果期辣椒冠层高光谱数据，通过卷积平滑（ＳＧ）、一阶微分（ＦＤ）、二阶微分（ＳＤ）和多元散射校正（Ｍ...
我也考虑过在算MLE或者GMM的时候用遗传算法之类的。但是这东西的确不实用。一来没有什么好的收敛理论，...
在这里主要强调另外一点,理性选择算法的另一个障碍——算法工程师的主观倾向。 笔者自认为是一个“理性的感性人”,每次根据场景、数据、算力这些因素“理性”选择算法后,总有一些莫名的忧伤,总结起来就是如下三点:对集成学习的依赖、对深度学习的偏爱、对专家规则的无奈。