层次极限学习机用于高光谱图像预测绝缘子污秽度

• 作者: 吴广宁 张血琴 李恒超 杨刚 石超群 谭蓓 郭裕钧
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 绝缘子污秽度 高光谱图像 极限学习机 层次极限学习机
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 579-587
• 页数: 9页
• 分类号: TM85
• 字数: 5925字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.20190093

摘要

高光谱图像具有图谱合一、光谱范围广及分辨率高等优势,能精细化地反映物质微观特性.为此,引入高光谱成像技术以非接触式预测绝缘子污秽度.考虑到极限学习机具有学习效率高和泛化能力强等优点,提出基于正则化约束极限学习机的绝缘子污秽度预测(extreme learning machine-insulator pollution degree prediction,ELM-IPDP)模型.此外,为进一步提升预测性能,引入层次极限学习机从复杂的高光谱图像中学习出有效、抽象、判决性特征表示,继而建立基于层次极限学习机的绝缘子污秽度预测(hierarchical ELM-IPDP,HELM-IPDP)模型.在不同的训练集与测试集比例和不同隐含层神经元个数的情况下分别进行实验,从实验结果可知:ELM-IPDP模型和HELM-IPDP模型的预测性能基本上随着隐含层神经元个数和训练样本的增加而不断提高;当训练集与测试集比例为9:1时,ELM-IPDP模型的均方根误差和相关系数分别为0.0403和0.9447,而HELM-IPDP模型的均方根误差和相关系数分别提升到0.0223和0.9720.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴广宁	西南交通大学电气工程学院	458	6939	39.0	56.0
2	李恒超	西南交通大学信息科学与技术学院	14	225	6.0	14.0
3	张血琴	西南交通大学电气工程学院	49	680	12.0	26.0
4	杨刚	西南交通大学信息科学与技术学院	6	6	2.0	2.0
5	石超群	西南交通大学电气工程学院	15	102	6.0	10.0
6	郭裕钧	西南交通大学电气工程学院	12	3	1.0	1.0
7	谭蓓	西南交通大学信息科学与技术学院	2	3	1.0	1.0