基于半监督算法的高光谱影像特征提取仿真

1

作者 万露 武天 +1 位作者 刘纬 王宽田 《计算机仿真》 2024年第4期229-232,309,共5页

高光谱影像包括待测物的空间、光谱和辐射三重信息,且图像信息具有维度高、空间相关性弱、特征非线性强的特点,导致其空间特征序列混乱,特征提取难度大。于是提出基于半监督算法的高光谱影像特征提取方法。应用半监督算法对高光谱图像... 高光谱影像包括待测物的空间、光谱和辐射三重信息,且图像信息具有维度高、空间相关性弱、特征非线性强的特点,导致其空间特征序列混乱,特征提取难度大。于是提出基于半监督算法的高光谱影像特征提取方法。应用半监督算法对高光谱图像中的高维数据降维处理,并基于降维结果完成高光谱图像的去模糊。高光谱图像完成降维去模糊后,根据特征学习模型学习高光谱影像数据,获取图像深层特征。在像元空间内对深度特征以及空间信息完成空、谱的联合,实现高光谱影像特征的提取。实验结果表明,所提方法应用下影像特征点在特征空间内聚类效果好,查全率和查准率均能达到95%以上,说明上述方法的应用性能更优。 展开更多

关键词 半监督算法 高光谱图像 图像去模糊 数据降维 特征提取方法

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土地利用分类粒子群优化概率神经网络半监督算法 被引量：4

2

作者 王春阳 汤子梦 +2 位作者 吴喜芳 李长春 张合兵 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期167-176,共10页

针对以往土地利用监测大都采用监督分类算法,成本较高、错分漏分严重且受人为因素影响较大的问题,提出了一种粒子群优化概率神经网络的半监督分类算法。该算法通过粒子群优化算法优化分类器的参数,提高分类器的精度,运用香农熵选择高置... 针对以往土地利用监测大都采用监督分类算法,成本较高、错分漏分严重且受人为因素影响较大的问题,提出了一种粒子群优化概率神经网络的半监督分类算法。该算法通过粒子群优化算法优化分类器的参数,提高分类器的精度,运用香农熵选择高置信度的样本扩展初始训练样本集,将大量未标记的样本扩展到训练样本集中,减少了初始标签样本的数量,节约了成本,并与随机森林法、最大似然法、概率神经网络算法进行对比分析,总体精度较其他算法提高了1.25~6.57个百分点,Kappa系数达到0.8以上。对新乡市1996年、2004年、2013年、2020年的遥感影像进行土地分类,结果表明1996—2020年间新乡市的建设用地以中部地区新乡县为中心不断扩张,耕地面积也在不断增加,其他用地面积不断减少,沿黄河绿地面积不断增加;土地流转方面耕地转建设用地最为明显,本研究为新乡市进一步合理开发土地资源提供了理论依据。 展开更多

关键词 土地利用分类 半监督算法 粒子群优化 概率神经网络 香农熵 转移矩阵

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半监督算法在自然语言处理中的应用研究

3

作者 黄春 《科技创新导报》 2019年第6期131-132,共2页

随着科学技术的发展进步,机器学习方法在自然语言处理领域已经得到了广泛的普及与应用。半监督算法作为其中一项重要方法,具有更一般的假设,方法更加直观,解释性好,因此在自然语言处理中有着广泛的应用。本文以半监督算法在自然语言处... 随着科学技术的发展进步,机器学习方法在自然语言处理领域已经得到了广泛的普及与应用。半监督算法作为其中一项重要方法,具有更一般的假设,方法更加直观,解释性好,因此在自然语言处理中有着广泛的应用。本文以半监督算法在自然语言处理中的应用为研究对象,首先分析了半监督算法在自然语言处理中应用必要性,随后探讨分析了半监督算法的一些具体应用方式。 展开更多

关键词 半监督算法 自然语言处理 应用

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基于半监督学习的电力审计数据异常检测研究

4

作者 俞融斌 《电气技术与经济》 2025年第3期258-260,共3页

电力审计数据来源于多个系统,由于数据录入错误、设备故障、网络传输问题等原因,电力审计数据中包含大量的异常值,降低了异常检测的精准度。因此,提出基于半监督学习的电力审计数据异常检测方法。通过数据清洗与特征提取,实现电力审计... 电力审计数据来源于多个系统,由于数据录入错误、设备故障、网络传输问题等原因,电力审计数据中包含大量的异常值,降低了异常检测的精准度。因此,提出基于半监督学习的电力审计数据异常检测方法。通过数据清洗与特征提取,实现电力审计数据的预处理,通过半监督学习计算了异常数据得分,异常评分超出了这一界限值则判定该数据为异常数据,从而实现电力审计数据异常检测。实验结果表明,基于半监督学习的电力审计数据异常检测方法的误差较低,具备较高的检测精度。 展开更多

关键词 数据异常 电力系统 审计 数据检测 半监督学习算法

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基于相对变换的半监督分类算法 被引量：2

5

作者 易淼 刘小兰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第10期2793-2795,共3页

为了增强基于图的局部和全部一致性(LGC)半监督算法的处理稀疏和噪声数据的能力,提出了一种基于相对变换的LGC算法。该算法通过相对变换将原始数据空间转换到相对空间,在相对空间中噪声和孤立点远离正常点,稀疏的数据变得相对密集,从而... 为了增强基于图的局部和全部一致性(LGC)半监督算法的处理稀疏和噪声数据的能力,提出了一种基于相对变换的LGC算法。该算法通过相对变换将原始数据空间转换到相对空间,在相对空间中噪声和孤立点远离正常点,稀疏的数据变得相对密集,从而可以提高算法的性能。仿真实验结果表明,基于相对变换的LGC算法有更强的处理稀疏和噪声数据的能力。 展开更多

关键词 半监督算法 图方法 相对变换

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半监督有局部差异的图嵌入算法 被引量：1

6

作者 梁兴柱 林玉娥 林玉荣 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第7期144-146,153,共4页

针对已有基于图嵌入的半监督算法的缺点,提出了一种半监督有局部差异的图嵌入算法。算法的思想是在保持数据的几何结构同时,最大化样本的差异信息,可有效地防止过学习问题。为了解决小样本问题,采用了差形式的目标函数,并通过参数来调... 针对已有基于图嵌入的半监督算法的缺点,提出了一种半监督有局部差异的图嵌入算法。算法的思想是在保持数据的几何结构同时,最大化样本的差异信息,可有效地防止过学习问题。为了解决小样本问题,采用了差形式的目标函数,并通过参数来调整两部分样本所起作用的大小。最后在ORL和UMIST人脸库上进行了实验,实验结果明显优于已有2种经典算法的识别结果,最优时识别率提高了2.25%和2.23%。 展开更多

关键词 半监督算法 差异 过学习问题 小样本问题

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基于改进VGG16网络的半监督石刻表层裂缝识别

7

作者 张英浩 冯晅 +7 位作者 赵鹏飞 董泽君 周皓秋 张明贺 安娅菲 杨佳润 王宇恒 王刘磊 《世界地质》 CAS 2024年第3期444-451,共8页

针对如何快速准确地检测石刻表层裂缝问题,笔者建立一种改进的VGG16网络模型,将原本的3层全连接层改为2层全连接层,增加dropout正则化,并结合使用半监督学习算法,将深度学习应用于石刻表层裂缝的智能识别研究。为了检验改进后模型的性... 针对如何快速准确地检测石刻表层裂缝问题,笔者建立一种改进的VGG16网络模型,将原本的3层全连接层改为2层全连接层,增加dropout正则化,并结合使用半监督学习算法,将深度学习应用于石刻表层裂缝的智能识别研究。为了检验改进后模型的性能与准确性,选用Unet、ResNet以及原模型进行比较,使用精确率、召回率和训练时间等对模型进行综合评估。改进后的VGG16网络模型精度达到93.6%,且训练时间较原模型减少了18%,具有轻量化运算的优点,模型可以满足基本的表层裂缝识别需求,且具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 石刻 表层裂缝识别 半监督算法 改进VGG16网络

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基于主动学习的图半监督分类算法 被引量：1

8

作者 高成 陈秀新 +1 位作者 于重重 刘宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第7期1871-1875,共5页

为抑制噪声数据对分类结果的影响,将噪声处理算法与高斯随机域算法相结合,提出一种带噪声系数的高斯随机域学习算法;针对样本集不平衡性数据分类问题,考虑主动学习在样本不平衡问题中的应用,将主动学习与图半监督算法相结合,提出一种鲁... 为抑制噪声数据对分类结果的影响,将噪声处理算法与高斯随机域算法相结合,提出一种带噪声系数的高斯随机域学习算法;针对样本集不平衡性数据分类问题,考虑主动学习在样本不平衡问题中的应用,将主动学习与图半监督算法相结合,提出一种鲁棒性强的主动学习图半监督分类算法。利用基于样本划分的主动学习方法,对正类的近邻样本集中样本与特定类样本形成的新样本集做总体散度排序,筛选出能使新样本集中总体散度最小的样本,代替正类的近邻样本集中所有样本,形成平衡类。在UCI标准数据集上的实验结果表明,与标准的图半监督算法相比,该算法的分类精度更高、泛化能力更强。 展开更多

关键词 带噪声系数的高斯随机域学习算法 样本不平衡问题 主动学习 图半监督算法 主动学习图半监督分类算法

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一种增强差异性的半监督协同分类算法 被引量：9

9

作者 于重重 商利利 +3 位作者 谭励 涂序彦 杨扬 王竞燕 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期35-41,共7页

半监督学习中的Tr-i Training算法打破了以往算法对充分冗余视图的限制,并通过利用三个分类器处理标记置信度和样本预测问题提高了标记效率.为进一步增强协同训练过程中分类器之间的差异性以提高性能,本文在其理论基础上提出了一种增强... 半监督学习中的Tr-i Training算法打破了以往算法对充分冗余视图的限制,并通过利用三个分类器处理标记置信度和样本预测问题提高了标记效率.为进一步增强协同训练过程中分类器之间的差异性以提高性能,本文在其理论基础上提出了一种增强差异性的半监督协同分类算法.该算法利用三个不同的分类器进行学习;考虑到分类模型在更新过程中,可能会因随机抽样导致性能恶化,该算法利用基于标记类别的分层抽样法来对已标记样本集进行抽样,并通过基于分类正确率的加权投票法实现了分类器的集成,提高了预测准确率.本文通过实验对所提出算法与Tr-i Training算法做了性能比较,实验结果表明本文所提出的方法在分类问题上具有较好的性能,验证了该算法的有效性和可行性. 展开更多

关键词 半监督协同分类算法 Tr-iTraining算法 增强差异性策略 分层抽样法

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一种用于半监督BP算法的实用结束判据及其应用 被引量：2

10

作者 刘艳芳 顾雪平 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2003年第14期41-44,共4页

针对用于BP网络训练的半监督学习算法 ,提出了一种新的实用的训练结束判据 ,并将其应用于电力系统暂态稳定分类中。根据暂态稳定输入特征的空间分布 ,提出一个新的表征样本混杂度的指标 ,用于判断类别的可分离度。在新英格兰 10机 39节... 针对用于BP网络训练的半监督学习算法 ,提出了一种新的实用的训练结束判据 ,并将其应用于电力系统暂态稳定分类中。根据暂态稳定输入特征的空间分布 ,提出一个新的表征样本混杂度的指标 ,用于判断类别的可分离度。在新英格兰 10机 39节点系统中的应用表明 ,该训练结束判据用于半监督BP算法对BP网络进行训练 ,可以有效地避免基于神经网络暂态稳定评估的误分类 ,提高稳定评估结果的可靠度。 展开更多

关键词 神经网络 结束判据 半监督BP算法 暂态稳定评估

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基于半监督核模糊c-均值算法的北京一号小卫星多光谱图像分类 被引量：9

11

作者 刘小芳 何彬彬 李小文 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期301-306,325,共7页

针对遥感图像数据大多不服从高斯分布以及遥感图像分类存在非线性、模糊性和标记数据少等问题,提出基于半监督核模糊c-均值算法的多光谱遥感图像分类方法。首先,把半监督学习理论和核理论同时引入模糊c-均值算法,形成半监督核模糊c-均... 针对遥感图像数据大多不服从高斯分布以及遥感图像分类存在非线性、模糊性和标记数据少等问题,提出基于半监督核模糊c-均值算法的多光谱遥感图像分类方法。首先,把半监督学习理论和核理论同时引入模糊c-均值算法,形成半监督核模糊c-均值算法。然后,用该算法与k-均值算法、最大似然算法、多类支持向量、半监督核支持向量、模糊c-均值算法、核模糊c-均值算法和半监督模糊c-均值算法对IRIS数据和北京一号小卫星多光谱图像进行分类试验。最后,对其分类结果进行评价。结果表明,对比其他分类算法,半监督核模糊c-均值算法能显著提高分类精度。 展开更多

关键词 遥感图像分类 半监督核模糊c-均值算法 北京一号小卫星 核理论 半监督学习

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基于多因子选股的半监督核聚类算法改进研究 被引量：7

12

作者 李文星 李俊琪 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2018年第3期30-36,共7页

研究了一种附有引力影响因子的半监督K-means核函数聚类算法,并将该方法应用于多因子选股模型中。研究表明,相比传统的聚类模型,改进的模型具有较强的泛化能力,模型在处理样本线性不可分、样本分布非球状簇等问题上具有明显的优势,能选... 研究了一种附有引力影响因子的半监督K-means核函数聚类算法,并将该方法应用于多因子选股模型中。研究表明,相比传统的聚类模型,改进的模型具有较强的泛化能力,模型在处理样本线性不可分、样本分布非球状簇等问题上具有明显的优势,能选出较优的股票组合。 展开更多

关键词 股票选择 核函数 半监督K-means聚类算法

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一种基于受限约束范围标签传播的半监督学习算法

13

作者 马慧芳 袁媛 +1 位作者 张迪 鲁小勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第8期2303-2306,共4页

为了提高文本分类性能,提出一种基于受限约束范围标签传播的半监督学习算法。首先利用相似性矩阵计算得出概率转移矩阵,进而通过概率转移矩阵得出受限约束范围;然后在约束范围内利用半监督学习框架下的标签传播算法计算基于路径的相似性... 为了提高文本分类性能,提出一种基于受限约束范围标签传播的半监督学习算法。首先利用相似性矩阵计算得出概率转移矩阵,进而通过概率转移矩阵得出受限约束范围;然后在约束范围内利用半监督学习框架下的标签传播算法计算基于路径的相似性,路径相似性决定了标签传播的重要路径。由于只使用几条重要的传播路径,使得算法中省去计算每一条路径的相似度,计算复杂度大大减少。最终使得标签在带标签数据与未标签数据之间通过几条重要的路径之间传播。实验已经证明此算法的有效性。 展开更多

关键词 概率转移矩阵 受限约束范围 标签传播 半监督学习算法

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基于少量标注数据的半监督K-means算法 被引量：1

14

作者 曹奇敏 刘鸿霞 《电脑编程技巧与维护》 2017年第13期40-42,共3页

为了获得充足的训练语料,提出了半监督的K-means算法(SSK-means),算法的运行过程中不再随机选择初始中心点,而是先从各类标注数据分别选取一个作为初始中心点,其余的则从未标注数据中选择,选择距离已选初始点较远的数据,这就保证初始点... 为了获得充足的训练语料,提出了半监督的K-means算法(SSK-means),算法的运行过程中不再随机选择初始中心点,而是先从各类标注数据分别选取一个作为初始中心点,其余的则从未标注数据中选择,选择距离已选初始点较远的数据,这就保证初始点不会属于同一类,从而使得标注的结果具有较高的准确率。实验结果表明,SSK-means算法是有效的,它具有较好的性能。 展开更多

关键词 半监督K-means算法 文本分类 初始聚类中心 标注数据

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运用区间二型模糊集的半监督模糊聚类算法 被引量：1

15

作者 杨昔阳 陈豪 张诗晴 《泉州师范学院学报》 2023年第2期1-8,共8页

将区间二型模糊集引入半监督聚类,提出一种运用区间二型模糊集的半监督聚类算法.该算法以区间二型模糊集为隶属度,将已标识样本的类别标签融入目标函数,使得聚类算法可以在已标识样本类别信息的引导下,得到合理的隶属度.实验表明,相比... 将区间二型模糊集引入半监督聚类,提出一种运用区间二型模糊集的半监督聚类算法.该算法以区间二型模糊集为隶属度,将已标识样本的类别标签融入目标函数,使得聚类算法可以在已标识样本类别信息的引导下,得到合理的隶属度.实验表明,相比其他聚类模型,结合半监督机制和区间二型模糊集的聚类算法具有更好的聚类性能. 展开更多

关键词 半监督聚类算法 区间二型模糊集 模糊聚类 半监督机制

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基于一种多分类半监督学习算法的驾驶风格分类模型 被引量：13

16

作者 李明俊 张正豪 +2 位作者 宋晓琳 曹昊天 易滨林 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期10-15,共6页

基于驾驶模拟平台设计实验方案,同步采集驾驶员的驾驶操作信息和车辆状态信息,选取6个表征驾驶风格的特征参数,采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)算法对多元特征参数进行特征提取,将前3个主成分作为驾驶风格识别模型的... 基于驾驶模拟平台设计实验方案,同步采集驾驶员的驾驶操作信息和车辆状态信息,选取6个表征驾驶风格的特征参数,采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)算法对多元特征参数进行特征提取,将前3个主成分作为驾驶风格识别模型的特征输入.利用K-means聚类完成样本标记工作.基于有监督支持向量机(Support Vector Machine,SVM)与多分类半监督学习算法(i MLCU)的原理,分别建立SVM与i MLCU驾驶风格识别模型,通过调节标记样本与未标记样本比例,对比使用不同样本比例训练的SVM和i MLCU模型的驾驶风格识别准确率.结果表明:相比于SVM,i MLCU表现出了更优异的驾驶风格识别能力,由此可知半监督i MLCU模型可以利用未标记样本提高模型对驾驶风格的识别能力. 展开更多

关键词 驾驶风格 主成分分析 K-MEANS聚类 支持向量机 多分类半监督学习算法

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半监督二次划分聚类算法及其报表系统应用 被引量：3

17

作者 赵立永 赵冲冲 +1 位作者 时鹏 胡长军 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2011年第3期499-505,共7页

在基于B/S结构的Web报表系统中,报表单元格之间往往存在着复杂的依赖关系,某一单元格的求值过程会进行大量的涉及到其它单元格的公式计算,而在多用户访问的情况下,这种计算开销更为可观,导致服务器负载过重,响应速度变慢.优化报表的计... 在基于B/S结构的Web报表系统中,报表单元格之间往往存在着复杂的依赖关系,某一单元格的求值过程会进行大量的涉及到其它单元格的公式计算,而在多用户访问的情况下,这种计算开销更为可观,导致服务器负载过重,响应速度变慢.优化报表的计算任务,可以有效减少计算量和减轻服务器端负载.为此本文提出一种半监督二次划分聚类算法,在单元格聚类的基础上,以报表单元格为顶点,以单元格之间的引用关系为有向边建立有向最大无环子图,然后通过协同计算各有向最大无环子图的拓扑序列,从而获得较优的计算顺序,达到提高Web报表计算效率,减轻服务器负载的目的.通过该算法与常规算法的对比试验,验证了其能有效降低计算量,提高系统响应速度.该算法已经成功应用于实际的Web报表系统中,表现出良好的实用性. 展开更多

关键词 半监督二次划分聚类算法 WEB报表 有向无环图 依赖关系 拓扑排序 报表单元格

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基于数据相似度的自适应半监督随机森林算法

18

作者 胡志鹏 彭亦功 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2018年第7期117-121,共5页

提出一种基于数据相似度的自适应半监督随机森林算法.利用随机森林对带标签和无标记数据进行路径编码、相似度分析和无标签数据的伪标记选择;再选择满足条件的数据迭代训练随机森林,改善其分类性能.实验结果表明:提出的算法可以有效地... 提出一种基于数据相似度的自适应半监督随机森林算法.利用随机森林对带标签和无标记数据进行路径编码、相似度分析和无标签数据的伪标记选择;再选择满足条件的数据迭代训练随机森林,改善其分类性能.实验结果表明:提出的算法可以有效地利用无标记数据信息,提高分类精度. 展开更多

关键词 随机森林 半监督学习算法 数据相似度 路径集合稀疏编码 自适应

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基于流形正则化半监督学习的污水处理操作工况识别方法 被引量：3

19

作者 赵立杰 王海龙 陈斌 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期2462-2468,共7页

污水处理过程容易受外界冲激扰动影响,引发污泥上浮、老化、中毒、膨胀等故障工况,导致出水水质质量差,能源消耗高等问题,如何快速准确识别污水操作工况故障至关重要。针对污水工况识别过程中现有监督学习方法未利用大量未标记数据蕴含... 污水处理过程容易受外界冲激扰动影响,引发污泥上浮、老化、中毒、膨胀等故障工况,导致出水水质质量差,能源消耗高等问题,如何快速准确识别污水操作工况故障至关重要。针对污水工况识别过程中现有监督学习方法未利用大量未标记数据蕴含的丰富操作工况信息,采用基于流形正则化极限学习机的半监督学习方法,监视生化污水处理过程操作运行工况。该方法在学习过程中,在标记和未标记数据输入空间构建图拉普拉斯算子,通过随机特征映射建立隐含层,在流形正则化框架下,求解隐含层和输出层之间的权重,保留随机神经网络的计算效率和泛化性能。仿真实验结果表明,基于半监督极限学习机的污水处理工况识别在准确率与可靠性方面相对优于基本极限学习机方法。 展开更多

关键词 污水处理 极限学习机 半监督算法 流形正则化

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基于半监督模糊聚类算法的奶牛行为判别系统 被引量：2

20

作者 王俊 谭骥 +1 位作者 张海洋 赵凯旋 《中国畜牧兽医》 CAS 北大核心 2018年第11期3112-3121,共10页

以实时判别奶牛行为,提升精细养殖技术水平为目标,本试验以系统功耗低、检测灵敏度高、运行稳定性强为原则设计无线传感节点,研发了一种基于半监督模糊聚类算法的奶牛行为实时判别系统。为获取最佳通信距离及最优节点固定高度,对无线传... 以实时判别奶牛行为,提升精细养殖技术水平为目标,本试验以系统功耗低、检测灵敏度高、运行稳定性强为原则设计无线传感节点,研发了一种基于半监督模糊聚类算法的奶牛行为实时判别系统。为获取最佳通信距离及最优节点固定高度,对无线传感节点分别进行固定高度—通讯距离与丢包率关系测试、固定高度—数据波动关系测试,通信距离分别取10、20、30m,固定高度分别取10、20、30cm;并将半监督模糊聚类判别算法、K-means算法及BP神经网络算法在奶牛行为识别方面的准确度、精度及敏感度进行比较。结果显示,集成三轴加速度传感器ADXL345、处理器MSP430-F149、无线收发器CC1101等芯片设计的无线传感节点可精确采集奶牛运动加速度数据,满足长期可靠传输数据等工作要求。固定高度—通讯距离与丢包率、固定高度—数据波动关系测试结果显示,最优传输距离为10m,最佳节点固定高度为30cm。半监督模糊聚类算法性能最高,平均准确度达到95.4%,平均精度为53.0%,平均敏感度为60.6%。K-means算法的平均准确度达到90.3%,平均精度仅有39.9%,平均敏感度为45.6%。BP神经网络算法平均准确度达到93.7%,平均精度为45.5%,平均敏感度为47.0%。半监督模糊聚类算法具有准确性高、学习复杂度低、运行速度快的特点,具有良好的寻优能力,效率较高。 展开更多

关键词 奶牛运动行为 实时判别 无线传感节点 半监督模糊聚类算法

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