[发明专利]一种基于L1正则化的土地指标筛选方法

摘要

本发明公开了一种基于L1正则化的土地指标筛选方法，该方法使用模糊测度值描述地块影响指标或地块影响指标子集，以表达其对目标地块质量的影响度；通过模糊积分的计算基于模糊测度的目标值，再通过求解模糊测度值，筛选重要土地指标集；最后根据选取的重要土地指标集构建决策树评判模型，进行地块质量评价。本发明依靠模糊积分构建土地指标相关的线性规划方程，采用L1正则化方法求得一组模糊测度稀疏解，少数非零解对应的变量即为重要指标，从而达到土地指标筛选的目的。

主权项

一种基于L1正则化的土地指标筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用模糊测度值描述地块影响指标或地块影响指标子集，以表达其对目标地块质量的影响度；S2、假定含l个例子的数据集合称为训练集，其中每个例子包含一个决策特征Y和n个预测特征x₁,x₂,...,x_n，正整数l表示数据集的大小，决策特征指示每个例子属于哪一类，此分类所有可能的值的集合由C＝c₁,c₂,...,c_m表示，预测特征的值由一个n维向量f(x₁),f(x₂),...,f(x_n)所表示，向量的范围是n维欧几里得空间的子集；S3、通过模糊积分的计算基于模糊测度的目标值，如下面的公式：$\∫fd\mathrm{\μ}=\underset{j=1}{\overset{2^n-1}{\Σ}}{z}_j{\mathrm{\μ}}_j---\left(1\right)$其中其中，表示的小数部分，μ为模糊测度；S4、求解模糊测度值，筛选重要土地指标集；S5、根据步骤S4选取的重要土地指标集构建决策树评判模型，进行地块质量评价。