[發(fā)明專利]一種基于L1正則化的土地指標(biāo)篩選方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610015269.6
• 申請日: 2016-01-08
• 公開（公告）號: CN105740600A
• 公開（公告）日: 2016-07-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王金鳳;王文中;陳潤健;陳嘉杰
• 申請（專利權(quán)）人: 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 廣東廣信君達(dá)律師事務(wù)所 44329
• 代理人: 林梅繁;楊曉松

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)信息領(lǐng)域，是一種通過L1方法對土地整治指標(biāo)進(jìn)行篩選的方法。

背景技術(shù)

土地整治工作中，土地指標(biāo)系統(tǒng)的構(gòu)建對質(zhì)量評估是至關(guān)重要的。因此土地指標(biāo)的選擇影響到評估和決策。目前，許多人重點(diǎn)研究土地指標(biāo)系統(tǒng)的優(yōu)化和選擇，最多使用的是最小方差法用于選擇層次分析過程中的指標(biāo)權(quán)重。但是土地指標(biāo)是繁多復(fù)雜的，與社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)等因素相關(guān)。例如，功能分類指標(biāo)(FCIi)是綜合了產(chǎn)量值、經(jīng)濟(jì)服務(wù)值、生態(tài)敏感度以及季節(jié)收割重要度等因素。傳統(tǒng)上，土地指標(biāo)系統(tǒng)根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)完成構(gòu)建，但是，人為因素會(huì)使這些評估失去客觀性和一致性。而分析層次法中準(zhǔn)確的權(quán)重獲取也是非常困難的。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)所存在的上述問題，本發(fā)明提出一種基于L1正則化的土地指標(biāo)篩選方法，該方法依靠模糊積分構(gòu)建土地指標(biāo)相關(guān)的線性規(guī)劃方程，采用L1正則化方法求得一組模糊測度稀疏解，少數(shù)非零解對應(yīng)的變量即為重要指標(biāo)，從而達(dá)到土地指標(biāo)篩選的目的。

本發(fā)明采用如下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：基于L1正則化的土地指標(biāo)篩選方法，包括以下步驟：

S1、使用模糊測度值描述地塊影響指標(biāo)或地塊影響指標(biāo)子集，以表達(dá)其對目標(biāo)地塊質(zhì)量的影響度；

S2、假定含l個(gè)例子的數(shù)據(jù)集合稱為訓(xùn)練集，其中每個(gè)例子包含一個(gè)決策特征Y和n個(gè)預(yù)測特征x₁,x₂,...,x_n，正整數(shù)l表示數(shù)據(jù)集的大小，決策特征指示每個(gè)例子屬于哪一類，此分類所有可能的值的集合由C＝c₁,c₂,...,c_m表示，預(yù)測特征的值由一個(gè)n維向量f(x₁),f(x₂),...,f(x_n)所表示，向量的范圍是n維歐幾里得空間的子集；

S3、通過模糊積分的計(jì)算基于模糊測度的目標(biāo)值，如下面的公式：

∫fdμ=Σj=12n-1zjμj---(1)]]>

其中

其中，表示的小數(shù)部分，μ為模糊測度；

S4、求解模糊測度值，篩選重要土地指標(biāo)集；

S5、根據(jù)步驟S4選取的重要土地指標(biāo)集構(gòu)建決策樹評判模型，進(jìn)行地塊質(zhì)量評價(jià)。

優(yōu)選地，所述步驟S3中，將j以二進(jìn)制的形式j(luò)njn-1…j1表示，則有和{i|frc(j2i)∈[0,12)}={i|ji=0}.]]>

優(yōu)選地，所述步驟S4采用基于L1正則化方法，使得的值最小，從而得到一組帶有少量非零值的解，通過調(diào)節(jié)其中的參數(shù)λ來控制非零值的個(gè)數(shù)，這組非零解對應(yīng)的土地指標(biāo)或指標(biāo)集則是篩選得到的重要土地指標(biāo)集。