文献类型：期刊文章

作　　者：杨秋良[1] 王钰[2] 杨杏丽[1] 李济洪[2]

YANG Qiu-liang;WANG Yu;YANG Xing-li;LI Ji-hong(School of Mathematical Sciences,Shanxi University,Taiyuan 030006,China;School of Modern Educational Technology,Shanxi University,Taiyuan 030006,China)

机构地区：[1]山西大学数学科学学院,山西太原030006 [2]山西大学现代教育技术学院,山西太原030006

出　　处：《计算机与现代化》

基　　金：山西省应用基础研究计划项目(201901D111034,201801D211002);统计与数据科学前沿理论及应用教育部重点实验室开放研究课题(KLATASDS2007);国家自然科学基金资助项目(61806115)。

年　　份：2021

期　　号：2

起止页码：18-23

语　　种：中文

收录情况：IC、ZGKJHX、普通刊

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。

关 键 词：地基气象云图  高维特征选择  互信息 F统计量  分类  

分 类 号：TP18]