基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
在地基气象云图的云状(云类)识别研究中,基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)描述子的特征选择技术由于它的简单性和有效性成为最通用的方法.然而,LBP特征的高维特性使得云状识别的性能和计算开销不能令人满意.为此,本文提出一种基于互信息构造的F检验统计量的LBP特征选择算法,可以实现高维LBP特征的有效降维,同时保证云状识别的准确性,极大减少了特征选择过程的计算开销.
推荐文章
基于模糊互信息的多标签特征选择
特征选择
互信息
模糊互信息
基于互信息的特征子集选择
数据挖掘
LV算法
特征子集选择
互信息
文本分类中改进型互信息特征选择的研究
文本分类
特征选择
互信息
分类精度
影响因素
一种基于扩展互信息算法的特征选择方法
文本分类
特征选择
评价函数
互信息
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于互信息F统计量特征选择技术的地基气象云图分类
来源期刊 计算机与现代化 学科
关键词 地基气象云图 高维特征选择 互信息 F统计量 分类
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 图像处理|IMAGE PROCESSING
研究方向 页码范围 18-23,29
页数 7页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2021.02.004
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (122)
共引文献  (33)
参考文献  (20)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1961(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1965(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1976(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1979(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1986(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1988(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1996(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2002(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2005(8)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(7)
2006(10)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(9)
2007(14)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(14)
2008(15)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(14)
2009(19)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(18)
2010(20)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(17)
2011(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2012(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(6)
  • 参考文献(6)
  • 二级参考文献(0)
2018(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2021(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
地基气象云图
高维特征选择
互信息
F统计量
分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
论文1v1指导