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工业通用技术及设备论文_最优特征选择下多层次
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摘要：文章摘要:针对道路提取过程中特征维数过高的问题，本文提出了一种基于ReliefF过滤式和Wrapper封装式的特征选择方法。将粒子群优化算法（PSO）作为Wrapper的搜索算法，优化过的随机森林
文章摘要:针对道路提取过程中特征维数过高的问题，本文提出了一种基于ReliefF过滤式和Wrapper封装式的特征选择方法。将粒子群优化算法（PSO）作为Wrapper的搜索算法，优化过的随机森林算法（OPRF）作为Wrapper的分类器构成PSO＿OPRF封装式子集评估器，对ReliefF预选后的特征子集进行评估，降低特征维度，选出最优特征集，根据选择的特征对影像进行多层次分割分类提取城市道路网。以山西省太原市部分城区GF-2遥感影像为数据源进行道路提取，利用本文提出的特征选择方法所得的道路提取质量与仅使用ReliefF算法选择的特征、以传统随机森林作为分类器、和以J48决策树作为分类器特征选择方法的提取质量对比。结果表明该方法的对道路的提取质量最好，三种类型道路的提取质量分别达到0.959、0.853、0.931。
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