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基于ReliefF特征选择算法和BP神经网络的窃电检测（图）
窃电检测 ReliefF 多元特征选择 BP神经网络
2023/8/14
为了提高窃电特征建立和窃电检测的准确性，分析了常用窃电方法的原理，采用ReliefF多元特征选择算法对窃电特征进行优化。本文建立了基于BP神经网络的窃电检测模型，并将优化后的特征作为模型的输入。实验结果表明，利用优化后的特征进行窃电检测的模型具有较好的窃电识别精度。
一种ReliefF特征估计方法在无监督流形学习中的应用
特征选择 ReliefF 流形学习 分类
2013/12/12
针对流形学习存在的对噪声敏感、易受缺失值影响问题以及现实世界数据的结构复杂性和稀疏程序大等问题,提出引入ReliefF特征估计,即应用ReliefF在流形学习中。实验分4种情况进行:一是不使用特征提取方法;二是仅使用ReliefF特征估计方法;三是仅使用有代表性的局部线性嵌入算法;四是使用改进算法。结果表明,改进算法得到的分类准确率分别比单纯使用ReliefF特征估计方法和局部线性算法都要高。