SVM-rfe相关论文
为探究不同作物覆盖下不同深度的土壤盐分快速反演模型，该研究采集苜蓿、玉米覆盖下0～15、＞15～30、＞30～50 cm层深度的土壤盐分含量，基于无......
氮素是植被整个生命周期的必要元素，红树林冠层氮素含量（CNC）遥感估算对红树林健康监测具有重要意义。以广东湛江高桥红树林保护区为......
目的 肺癌是世界上最常见的癌症之一,在众多肺癌患者中,肺腺癌(lung adenocarcinoma,LUAD)的死亡率最高.基因表达谱的变化与肿瘤的......
浮选法是选矿作业中的重要方法,在浮选过程中,工人根据浮选泡沫状态结合自身的工作经验指导生产,工作量大、主观性强。随着图像处......
Background: Due to the development of the high throughput technologies, large bioinformatics data is produced.How to sel......
A Feature Selection Method based on SVM and ReliefF and its Application in the Analysis of HPLC-MS D
Liquid chromatography-mass spectrometry (HPLC-MS) has shown its power in metabolomic study.Due to the high dimension of ......
ROI based pathological changes detection of Alzheimer’s disease using SVM-RFE: A study of DKI and DT
Diffusion kurtosis imaging(DKI)is a simple extension of the diffusion tensor imaging(DTI)technique and widely used in cl......
针对支持向量机的可解释性,提出了一种基于SVM-RFE特征选择的规则提取方法。这一方法在预处理阶段采用优化的SVM-RFE来获取重要属......
大气腐蚀是各种腐蚀形式中最为普遍的一种，每年因大气腐蚀所造成的损失占所有腐蚀损失的四分之一。我国在该领域经过二十余年的研究......
基岩油气藏是重要的油气藏类型。近年来我国在渤海、南海相继发现花岗岩风化壳基岩油气藏。花岗岩风化壳储层物性复杂多变,纵横向......
随着计算机存储与数据采集技术的高速发展,基因组学、财务预警、文本分类、客户流失预测和垃圾邮件识别等应用领域产生的海量数据......
针对SVM分类器处理高维数据时耗时过长这一问题，提出了SVM-RFE和PCA相结合的特征选择方法，即先用SVM-RFE算法得到最优特征子集，然......
本文提出了一种新的属性选择的算法，即基于信息增益和SVM-RFE(Suppoft Vector Machine Recursive FeatureElimination)的属性选择算......
网络入侵数据是一种典型的非平衡数据,小类样本常被大类样本＂淹没＂。本文针对网络入侵检测的非平衡数据集,对SVM-RFE特征选择算法进......
针对铸件图像噪声多和对比度不足引起的缺陷识别困难的问题,文中提出了一种基于集成学习的铸件缺陷识别方法。首先,该方法采用灰度......
基因芯片技术诞生以来,催生出了大量的基因表达微阵列数据,其中隐藏着非常有价值的生物学信息。分析这些数据,挖掘其中潜藏的生物......
异常入侵检测需要提取入侵特征的原始信息，因此特征选择非常重要。本文介绍了26个异常入侵Windows主机特征，以及SVM-RFE特征选择方法......
由于铅酸蓄电池老化程度受诸多因素影响,且蓄电池老化实验受完全充放电时间和样本数量限制,使得基于小样本的具有代表性的特征集的......
利用有限的基因芯片数据识别结肠癌特征基因集合，对该疾病的临床诊断和生物医学研究起到有益的参考和借鉴作用．针对该问题，首先提出一......
恐怖主义被称为现代人类社会之癌,是世界各国政府和人民面临着的重大的挑战,应该引起全人类的重视。在使用全球恐怖主义数据库中的......
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代谢组学定量的分析生物体内的代谢产物,并对代谢产物与生理病理变化之间的关系进行研究。代谢组学数据中包含大量的噪音属性和无......
以美国公路2013-2015年所有的追尾事故数据为样本,研究导致连环追尾事故发生的关键影响因素。通过随机森林进行特征筛选,选取了与......
为分析影响道路交通事故严重程度的因素,量化事故影响因素,根据支持向量机递归特征消除法(SVM-RFE)选择合适的特征,并量化特征的重......
传统的人机交互方式无法理解人类情感,而智能化人性化的人机交互可以提高用户的体验度和舒适度。语音作为人类日常生活中最重要的......
现如今,癌症已经发展为危害人们健康的重要导火索,临床案例逐年增多。在众多类型的癌症中,有些恶性肿瘤一般情况下预后较差,而胰腺......
近年来,铅酸蓄电池作为主要的储能设备,其使用范围由航空航海、交通运输、军事通信、电力系统等逐渐进入人们生活中的方方面面。因......
代谢组学可以被定义为一种重点考察生物体系受到外界因素的加入(如感染、疾病、药物等)其代谢产物的变化以及其随时间的变化趋势和......
随着Intern技术的高速发展,许多行业和领域需要处理的高维数据越来越多,特别是图像数据。特征选择是高维数据处理过程中的重要步骤......
为了在特征选择中获得具有较高分类准确率的特征子集,提出了一种基于支持向量机递归特征消除法(SVM-RFE)和二进制粒子群算法(BPSO)......
监督学习的特征选择通过筛选重要性特征,以训练得到准确的预测模型。基因表达微阵列数据由于特征维数高、样本数量少、样本非均衡......
SVM-RFE特征选择算法是一种有效的特征选择方法,具有较高的应用价值。针对传统SVM-RFE特征选择算法中SVM参数（γ和C）难以确定的问题,......
真核生物的多聚腺苷化(Polyadenylation)过程是基因转录为成熟mRNA的关键步骤。多聚腺苷化位点(poly(A)site)决定着基因转录的终止......
使用ASD Field3在武夷山实测的9种鲜茶叶数据,该数据经过预处理后,计算24种光谱指数,用于对9种茶叶的分类,用SVM-RFE对光谱反射率......
为了准确地识别阿尔兹海默症(Alzheimer’s Disease,AD),轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)和正常个体(Normal Control......
