發(fā)布時間：2021-02-26 01:31

　　針對城市行道樹的學(xué)習(xí)多分類問題,本文在綜合分析城市行道樹多分類特征的基礎(chǔ)上,提出一種融合特征自動選取模型的自適應(yīng)深度學(xué)習(xí)方法�；陔S機森林法,學(xué)習(xí)行道樹的特征重要性,通過特征消除方法舍棄不重要的特征,實現(xiàn)城市行道樹多分類特征自動選取;在城市行道樹分類特征工程提取的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了城市行道樹多分類問題的自適應(yīng)深度學(xué)習(xí)方法,并采用交叉驗證與參數(shù)搜索方法,對所提出的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行改進(jìn)。試驗結(jié)果表明,本文所提出的融合特征自動選取模型的自適應(yīng)深度學(xué)習(xí)方法具有良好性能,解決了城市行道樹多分類預(yù)測的準(zhǔn)確性與泛化問題。 

【文章來源】：測繪通報. 2020,(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

2類樹的胸徑直方圖

融合基于機器學(xué)習(xí)的自動化特征選取模型是本文主要的創(chuàng)新點之一。采用基于隨機森林的特征自動選取方法選取重要分類特征，行道樹的特征自動選取試驗如圖3所示。本節(jié)試驗主要比較融合特征工程的深度學(xué)習(xí)分類方法(FEAdaLearning)和原始深度學(xué)習(xí)分類方法(DeepLearning)，采用分類精度衡量分類模型的優(yōu)劣。FEAda Learning的分類精度為0.86,Deep Learning的分類精度為0.50，可見融合特征工程的深度學(xué)習(xí)模型具有更好的分類準(zhǔn)確率。

分析表2可知，自適應(yīng)深度學(xué)習(xí)的初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.2時，可以獲得最好的分類測試精度。通過交叉驗證試驗分析法可以更好地探索深度學(xué)習(xí)模型參數(shù)，從而有效提升深度學(xué)習(xí)模型算法的泛化能力。基于自適應(yīng)深度學(xué)習(xí)的行道樹分類方法通過自適應(yīng)地為深度學(xué)習(xí)參數(shù)分配不同學(xué)習(xí)率η，不斷地學(xué)習(xí)迭代，逐步實現(xiàn)分類代價誤差最小，直到收斂。不同的自適應(yīng)深度學(xué)習(xí)方法都實現(xiàn)了收斂，當(dāng)learning＿rate＿init=0.001學(xué)習(xí)效果最差，而當(dāng)初始化學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.2時，學(xué)習(xí)效果最佳，因此本文將初始化學(xué)習(xí)率參數(shù)設(shè)置為0.2時，如圖4所示。3.3 行道樹分類的模型評估指標(biāo)與評分

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3051869