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4G网络客户感知分析及应用 预览
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作者 曹雷雷 李云 《网络安全和信息化》 2019年第7期66-68,共3页
本文提出一种基于决策树的4G网络客户感知预测模型,从而实现了4G网络客户满意度指标体系的构建。
关键词 客户感知 预测模型 决策树 样本数据 决策树算法 分析及应用
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决策树算法在脑卒中危险分级预测中的应用 预览
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作者 汪仁 边迪 +2 位作者 王树奇 李雪萌 赵东升 《中国疗养医学》 2019年第3期233-236,共4页
目的通过构建决策树模型探索各种危险因素对脑卒中危险分级的影响,提高脑卒中数据统计分析与脑卒中防治的效率。方法采用C4.5决策树算法构建模型,以全国脑卒中筛查历史数据作为数据集,选取部分档案个人信息、常见病信息与医学检查信息... 目的通过构建决策树模型探索各种危险因素对脑卒中危险分级的影响,提高脑卒中数据统计分析与脑卒中防治的效率。方法采用C4.5决策树算法构建模型,以全国脑卒中筛查历史数据作为数据集,选取部分档案个人信息、常见病信息与医学检查信息等作为影响变量。结果构建出包含37个节点的决策树模型,其对危险分级数据总体预测准确率为85.03%,其中低、中、高危级别查准率与F1度量值分别为87.19%、75.65%、77.07%、0.93、0.64、0.57。结论模型可以较为准确的预测低、中、高危级别的档案,实现对全国脑卒中筛查数据中危险分级缺失字段进行插补,为脑卒中数据分析、疾病预防提供帮助。 展开更多
关键词 决策树 脑卒中筛查 危险分级 数据插补
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基于决策树的智能变电站运维专家系统规则提取方法 预览
3
作者 刘雁文 胡炎 邰能灵 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2019年第1期123-128,共6页
针对智能变电站运维专家系统存在规则制定严重依赖人类专家与规则扩充困难的问题,提出一种基于决策树算法的智能变电站专家系统规则提取方法。该方法利用决策树的归纳学习能力,在变电站运行规程实例中通过自动学习可提取得到专家系统的... 针对智能变电站运维专家系统存在规则制定严重依赖人类专家与规则扩充困难的问题,提出一种基于决策树算法的智能变电站专家系统规则提取方法。该方法利用决策树的归纳学习能力,在变电站运行规程实例中通过自动学习可提取得到专家系统的运维规则。专家系统利用提取出的规则,可对任意智能站进行合理推导得到完整运行规程,也可将规则用于智能变电站在线辅助运维。最后,基于运行规程实例,将提取出的规则应用于某500 kV实际智能变电站,仿真结果验证了提取过程的高效、以及规则的通用性、准确性、全面性。 展开更多
关键词 智能变电站 决策树 规则提取 专家系统
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决策树模型在骨肉瘤患者预后相关因素分析中的应用 预览
4
作者 戴星 尹战海 +5 位作者 马巍 韩学哲 张党锋 杨红 韩亚红 姚璐 《山西医科大学学报》 CAS 2019年第4期511-515,共5页
目的 通过决策树模型分析骨肉瘤患者的预后相关因素,判断各因素对患者生存期的影响,从而准确判断患者的预后。方法 纳入2005-01~2017-12收治的85例骨肉瘤确诊患者,进行数据预处理后,计算关于患者生存期的相关因素(年龄、性别、发病部位... 目的 通过决策树模型分析骨肉瘤患者的预后相关因素,判断各因素对患者生存期的影响,从而准确判断患者的预后。方法 纳入2005-01~2017-12收治的85例骨肉瘤确诊患者,进行数据预处理后,计算关于患者生存期的相关因素(年龄、性别、发病部位、发病-就诊时间和肿瘤体积)的信息增益率。结果 骨肉瘤患者生存期相关因素中,年龄的信息增益率为0.0825020;性别的信息增益率为0.0295531;发病部位的信息增益率为0.1409498;发病-就诊时间的信息增益率为0.2393851;肿瘤体积的信息增益率为0.2461326。根据各因素的信息增益率可以判断:患者的年龄、性别对生存期影响较小,骨肉瘤的发病部位对生存期有较大影响,发病-就诊时间、肿瘤体积与生存期关系密切。结论 规范骨肉瘤的的诊断和治疗,提高早期诊断水平是延长患者生存期的重要措施;通过决策树模型可以准确地判断各种因素对患者生存期的影响。 展开更多
关键词 骨肉瘤 生存期 决策树
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面向基因选择的结合Relief-F和决策树的APSO算法 预览
5
作者 叶超超 潘巨龙 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期395-398,共4页
由于基因表达数据高维度、高噪声、小样本的特点,基因选择一直是肿瘤分类的一大挑战。为了提高肿瘤分类的精度,同时保证基因选择的效率,提出一种结合Relief-F和CART决策树的自适应粒子群优化(APSO)算法(R-C-APSO)。该方法首先利用Relie... 由于基因表达数据高维度、高噪声、小样本的特点,基因选择一直是肿瘤分类的一大挑战。为了提高肿瘤分类的精度,同时保证基因选择的效率,提出一种结合Relief-F和CART决策树的自适应粒子群优化(APSO)算法(R-C-APSO)。该方法首先利用Relief-F快速过滤大量无关基因和噪声,缩小基因选择范围;然后以CART决策树为适应度函数,用APSO算法对基因进行最终搜索。通过六个数据集的分析实验,结果表明R-C-APSO拥有较高的分类精度和较快的基因选择速度,且具有良好的稳定性。 展开更多
关键词 基因选择 自适应粒子群 决策树 肿瘤分类
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基于快速尺度空间的无人机影像自适应稳像方法 预览
6
作者 葛林 于鸣 任洪娥 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第2期32-37,共6页
为实现无人机航拍影像的实时稳像,针对稳像过程中特征检测的速度问题和运动滤波的发散现象,提出了一种改进的AGAST算法与自适应Kalman滤波相结合的实时稳像算法。对于无人机实时航拍视频序列,以当前帧的前一帧为基准进行稳像处理。改进... 为实现无人机航拍影像的实时稳像,针对稳像过程中特征检测的速度问题和运动滤波的发散现象,提出了一种改进的AGAST算法与自适应Kalman滤波相结合的实时稳像算法。对于无人机实时航拍视频序列,以当前帧的前一帧为基准进行稳像处理。改进的AGAST特征检测算法在尺度空间的基础上快速提取AGAST角点特征,用二进制描述符对其进行描述,然后用汉明距离匹配特征点。对于已获得的匹配特征点对集合,用RANSAC原则剔除误匹配点,再计算运动矢量。最后使用自适应Kalman滤波提取出运动矢量中的无人机主动扫描分量,进行运动补偿,获得稳像结果。实验数据使用标准测试图集和自己采集的无人机航拍视频,实验结果表明,所提算法在连续视频序列处理时效果显著、速度快,能够满足实时稳像的需求。 展开更多
关键词 无人机航拍视频 AGAST 决策树 尺度空间 运动滤波 KALMAN滤波
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随机森林分类用于雷达信号预分选新算法研究
7
作者 刘旭波 刘敬蜀 +2 位作者 刘斌 秦令令 陈涛 《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第13期93-97,共5页
现代战争中,雷达电子战环境越来越复杂,随着雷达种类的多样化和雷达脉间调制方式的复杂化,对信号分选的识别难度也愈加增大。本研究采用随机森林算法对脉冲描述字特征进行预分选,可自适应的对特征进行选择,并实现分类。随机森林由于可... 现代战争中,雷达电子战环境越来越复杂,随着雷达种类的多样化和雷达脉间调制方式的复杂化,对信号分选的识别难度也愈加增大。本研究采用随机森林算法对脉冲描述字特征进行预分选,可自适应的对特征进行选择,并实现分类。随机森林由于可以自动进行特征选择,可对不平衡的数据进行误差平衡等优点,通过多决策树表决方式,可以迅速完成对大量数据快速训练。在脉冲丢失导致的部分特征损失的情况下,仍可以维持识别准确率。通过实验证明了本方法对雷达脉冲描述字特征进行预分选的有效性。 展开更多
关键词 随机森林 决策树 信号预分选 特征选择
基于决策树的路面破损图像快速识别仿真 预览
8
作者 王嘉宁 苏翀 《计算机仿真》 北大核心 2019年第2期427-430,438共5页
路面破损图像的快速识别方法在提高图像使用率方面具有重要意义。对路面破损图像进行快速识别时,需对破损图像的密度指标进行计算,确定破损图像的结构。传统方法主要根据破损图像的权重进行研究,忽略了图像灰度值的影响,导致破损图像识... 路面破损图像的快速识别方法在提高图像使用率方面具有重要意义。对路面破损图像进行快速识别时,需对破损图像的密度指标进行计算,确定破损图像的结构。传统方法主要根据破损图像的权重进行研究,忽略了图像灰度值的影响,导致破损图像识别率低、实时性差的问题。提出基于决策树的路面破损图像快速识别方法。根据路面破损图像的像素值和图像大小,对路面破损图像的水平和垂直投影进行计算,获得破损图像的特征值,提取图像的边缘值,并计算路面破损图像的边界矩阵、中心边界矩阵和规格化边界矩阵,得到图像的子块总量,计算路面破损裂缝的夹角值,利用破损图像的样本数据和图像的向量转置来确定破损图像的超平面的分类,并对其分类进行优化和求解,判断路面破损图像的类别,计算路面破损图像分类的中心距离,实现对路面破损图像的快速识别。仿真结果表明,提出方法不仅提高了图像的识别率,还具有实时性。 展开更多
关键词 决策树 路面破损 图像快速识别
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基于决策树的电网安全稳定规则提取方法研究 预览
9
作者 李群 侯凯元 +1 位作者 丁松 包丹 《东北电力技术》 2019年第2期58-62,共5页
现有电网安全稳定规则通过大量人工进行离线仿真计算得到,存在一定局限性。利用数据挖掘方法建立基于规则的分类器,提出一种基于决策树的电网安全稳定规则提取方法,利用电网在线运行数据自动生成电网安全稳定决策树,并转化为更加精细化... 现有电网安全稳定规则通过大量人工进行离线仿真计算得到,存在一定局限性。利用数据挖掘方法建立基于规则的分类器,提出一种基于决策树的电网安全稳定规则提取方法,利用电网在线运行数据自动生成电网安全稳定决策树,并转化为更加精细化的电网安全稳定规则,为电网的安全稳定控制提供决策性建议。 展开更多
关键词 稳定规则 决策树 数据挖掘 分类器
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基于决策树的劣化瓷质绝缘子的判定阈值选择方法与诊断
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作者 付炜平 施凤祥 +3 位作者 王伟 刘云鹏 张凯元 裴少通 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期149-154,共6页
通过观察辨识不同电压等级下输电线路中瓷质绝缘子的原始红外图像的特征,提出了一种基于决策树的劣化瓷质绝缘子的识别与判定的方法。在不同湿度温度下,传统的检测阈值变化较大,通过提取原始红外图像的数据,选取绝缘子串中单片绝缘子的... 通过观察辨识不同电压等级下输电线路中瓷质绝缘子的原始红外图像的特征,提出了一种基于决策树的劣化瓷质绝缘子的识别与判定的方法。在不同湿度温度下,传统的检测阈值变化较大,通过提取原始红外图像的数据,选取绝缘子串中单片绝缘子的钢帽温度、最大温度、钢帽瓷件温度差、绝缘子瓷件环境温度差、单片绝缘子的最大温升百分比及单片绝缘子温度方差这6个变量作为输入参数,以绝缘子绝缘程度的优劣作为输出,利用决策树,选择了最优检测阈值组合,建立了裂化绝缘子的智能检测模型。得出钢帽瓷件温度差及瓷件环境温度差为最优检测阈值组合这一结论,并利用这一阈值组合对红外图片进行了检测,测试结果显示平均正确率达到98.2%。该方法为劣化绝缘子的智能检测提供了新的思路,并通过实际实验证明了其可行性。 展开更多
关键词 红外成像 低值绝缘子 检测阈值 决策树
基于数据挖掘的厚板标准精轧道次模型研究 预览
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作者 陶彬之 魏立群 +2 位作者 付斌 徐星星 董亚军 《上海金属》 CAS 北大核心 2019年第4期104-110,共7页
为了提高某厚板厂轧制产品的质量和轧机运行的稳定性,提出了利用决策树算法建立厚板精轧过程道次分配模型的新方法。该方法采用高维度数据可视化和数据挖掘对厚板精轧阶段的原始数据进行分析和挖掘,建立适应标准厚板轧制机组精轧道次的... 为了提高某厚板厂轧制产品的质量和轧机运行的稳定性,提出了利用决策树算法建立厚板精轧过程道次分配模型的新方法。该方法采用高维度数据可视化和数据挖掘对厚板精轧阶段的原始数据进行分析和挖掘,建立适应标准厚板轧制机组精轧道次的数据模型,实现厚板精轧道次规程的标准化,并为厚板精轧过程的限制参数提供推荐值。经现场模拟与在线应用,该厚板精轧标准道次模型有效地提高了轧制产品质量的稳定和轧机运行的安全。 展开更多
关键词 厚板轧制 道次规程 决策树 数据可视化 数据挖掘
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基于遥感影像和决策树算法的土壤制图
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作者 韩浩武 许伟 +2 位作者 黄魏 陈荣 周紫燕 《土壤通报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期8-14,共7页
传统土壤信息获取方法已经无法完全满足当前各领域对土壤数据的需求,如何结合新的技术提高土壤普查效率,获取高精度土壤图成为了现阶段的研究重点。本研究综合利用高分二号遥感影像提取的遥感光谱指数以及DEM数据提取的地形因子,通过决... 传统土壤信息获取方法已经无法完全满足当前各领域对土壤数据的需求,如何结合新的技术提高土壤普查效率,获取高精度土壤图成为了现阶段的研究重点。本研究综合利用高分二号遥感影像提取的遥感光谱指数以及DEM数据提取的地形因子,通过决策树算法进行数据挖掘,获取各土壤类型的土壤-环境规则,然后利用SoLIM结合土壤-环境规则进行推理制图,获得研究区的土壤类型分布图。结果表明,预测土壤图总体精度为88%,高于传统土壤图的精度72%,且在三种不同的采样方式(均匀采样、横截面采样和主观采样)下土壤预测精度分别为89%、88%、86%,均高于传统土壤图。这说明,预测土壤图比传统土壤图更能反映土壤类型空间差异,且预测土壤图在表达土壤类型整体空间分布信息的同时也可捕捉到土壤类型与地貌类型的耦合关系。 展开更多
关键词 环境因子 遥感影像 决策树 数据挖掘 土壤-环境推理模型(SoLIM)
基于集成学习的城市空间停停车难度预测 预览
13
作者 谭文安 刘新乐 《上海第二工业大学学报》 2019年第1期53-60,共8页
停车位预测技术是解决城市停车难问题的一种可行方案。针对神经网络等预测模型难以应对诸如路边占道停车等复杂情况,提出了一个基于支持向量机和决策树集成的模型训练方法,不再着重预测停车位的个数,而是预测某一位置的停车难度。在每... 停车位预测技术是解决城市停车难问题的一种可行方案。针对神经网络等预测模型难以应对诸如路边占道停车等复杂情况,提出了一个基于支持向量机和决策树集成的模型训练方法,不再着重预测停车位的个数,而是预测某一位置的停车难度。在每轮训练过程中拟合一个支持向量机模型,同时收集预测出错的样本,最后在误分类样本集合上训练决策树模型来提高整个模型的预测准确性。采用该方法训练了一个城市空间停车难度预测模型,并利用该模型预测了近一周时间的停车难度。实验结果显示,该方法的预测效果优于单独使用支持向量机、决策树和全连接神经网络模型,可以较好地捕捉到停车难度随时间变化的基本情况。 展开更多
关键词 停车预测 集成学习 支持向量机 决策树
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深圳市福田区成人中心性肥胖的流行现状及其影响因素的决策树分析 预览
14
作者 李锡坡 陈渊青 《邵阳学院学报:自然科学版》 2019年第3期90-96,共7页
目的了解深圳市福田区成人中心性肥胖的流行情况及其影响因素。方法 采用多阶段随机抽样的方法,对福田区18岁及以上常住居民进行问卷调查和体格检查,并采用决策树模型对成人中心性肥胖的影响因素进行探讨。结果 深圳市福田区18岁及以上... 目的了解深圳市福田区成人中心性肥胖的流行情况及其影响因素。方法 采用多阶段随机抽样的方法,对福田区18岁及以上常住居民进行问卷调查和体格检查,并采用决策树模型对成人中心性肥胖的影响因素进行探讨。结果 深圳市福田区18岁及以上成人的中心性肥胖率为49.30%,中心性肥胖率随年龄的增长呈增长趋势(χ2=149.84,P<0.001),男性高于女性(χ2=56.55,P<0.001)。决策树分析结果显示,年龄、性别、患慢性病种类数、每日睡眠时间和每日水果食用量是成人中心性肥胖的影响因素,年龄与成人中心性肥胖发生的关联性最强。结论 应用决策树模型分析成人中心性肥胖影响因素是可行的,能够充分挖掘数据信息,可以为防控成人中心性肥胖提供基础依据。 展开更多
关键词 中心性肥胖 影响因素 决策树 成人
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基于决策树算法的空气质量预测系统 预览
15
作者 徐旭冉 涂娟娟 《电子设计工程》 2019年第9期39-42,共4页
针对目前空气质量预报多采用传统的数值模型现状,例如空气污染指数法,本次研究通过决策树算法以及大规模的训练数据集建立空气质量预测模型。传统的评估模型是在各种污染参数的污染分指数都计算出以后,取最大者为该区域或城市的空气污... 针对目前空气质量预报多采用传统的数值模型现状,例如空气污染指数法,本次研究通过决策树算法以及大规模的训练数据集建立空气质量预测模型。传统的评估模型是在各种污染参数的污染分指数都计算出以后,取最大者为该区域或城市的空气污染指数固定数值区间的划分来评估空气质量。而基于决策树算法的空气质量评估模型通过采用自顶向下的递归方式对数据进行处理,把一个无序、无规则的实例集合归纳成一组树形结构表示的分类规则,得到了将所有污染参数作为评估空气质量因素的评估模型,可以有效的避免传统的空气质量预报模型的不灵活、边界值不准确的特点。同时可以根据季节和地区等外部因素构建不同的空气质量预测模型以应对外部因素的变化,从而可以构建完整,精确,现代化的空气质量智能预测系统。 展开更多
关键词 机器学习 决策树 空气质量预测 C4.5算法 信息增益 PYTHON
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产品伤害监测及风险评价研究
16
作者 丁洁 杜子芳 慈一静 《调研世界》 CSSCI 2019年第2期10-16,共7页
产品伤害监测是预防与解决产品伤害的前提与基础,本文对美国、日本等国家和地区的产品伤害监测系统进行了比较,并基于国家产品伤害信息监测系统的数据对产品伤害的特征进行分析,最后提出了产品伤害风险评价模型。
关键词 产品伤害监测 决策树 风险评价 NISS系统 产品伤害预警模型
渤海油田基于决策树模型的侧钻设计方法
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作者 王赞 吴占民 +1 位作者 王占领 贺占国 《中国石油和化工标准与质量》 2019年第3期250-251,共2页
调整井作业是稳产老油田的重要手段,调整井设计是实现调整井作业的核心环节,侧钻井设计是目前渤海油田调整井设计的重中之重。该文以渤海油田成功应用的多种侧钻技术为基础构建侧钻设计决策树模型,并以某口井为例进行分析验证,结果表明... 调整井作业是稳产老油田的重要手段,调整井设计是实现调整井作业的核心环节,侧钻井设计是目前渤海油田调整井设计的重中之重。该文以渤海油田成功应用的多种侧钻技术为基础构建侧钻设计决策树模型,并以某口井为例进行分析验证,结果表明,采用决策树模型可以精准分析该井前期出现的问题,精细设计每一项应对方案,从而优选侧钻技术,实现降本增效。 展开更多
关键词 决策树 侧钻 钻井设计 渤海油田
智慧城市井盖监测系统算法模型的构建与实证研究 预览
18
作者 王群飞 王岗 《电工技术》 2019年第8期60-62,共3页
基于NB-IOT设备特性,本文提出一套能提高NB-IOT设备锁控管理、实时告警和预测告警的自动化解决方案,并分析了基于消息队列遥测传输及决策树的算法、C4.5算法属性,以及决策树的构建和修剪。
关键词 井盖 物联网 锁控 决策树 NB-IOT
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决策树C4.5算法的改进与分析 预览
19
作者 安葳鹏 尚家泽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期169-173,共5页
C4.5算法在选择分裂属性时只考虑了每个条件属性和决策属性之间的关系,而没有考虑到条件属性间的相关性,直接影响构建树的准确率。提出一种基于Kendall和谐系数的C4.5决策树优化算法,用于解决条件属性之间相关性的问题,提高算法属性选... C4.5算法在选择分裂属性时只考虑了每个条件属性和决策属性之间的关系,而没有考虑到条件属性间的相关性,直接影响构建树的准确率。提出一种基于Kendall和谐系数的C4.5决策树优化算法,用于解决条件属性之间相关性的问题,提高算法属性选择的准确性。在引入系数的基础上运用等价无穷小原理对计算公式进行简化,提高了算法的效率。对改进后的C4.5算法和传统的算法进行仿真实验,结果表明,改进的C4.5算法在准确度和效率上都有较大提高。 展开更多
关键词 C4.5算法 Kendall和谐系数 决策树
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基于D-S证据理论的光伏发电量预测
20
作者 李英姿 曾万昕 +2 位作者 戴玉 郭俊杉 胡亚伟 《电气应用》 2019年第2期102-107,共6页
结合北京地区实际环境因素和某光伏并网发电系统运行数据,对光伏系统发电功率进行预测。利用决策树算法,设环境温度、组件温度和辐射量为系统特征,发电量为决策标签,得到特征的分类主次关系,进而将原始数据划分为数个集合作为D-S证据理... 结合北京地区实际环境因素和某光伏并网发电系统运行数据,对光伏系统发电功率进行预测。利用决策树算法,设环境温度、组件温度和辐射量为系统特征,发电量为决策标签,得到特征的分类主次关系,进而将原始数据划分为数个集合作为D-S证据理论中的证据。提取集合中的权重系数并将其等效为证据理论中的基本信任分配函数,并进行证据的融合,最终得到预测结果。最后对比分析经过D-S证据理论融合的预测数据和平均值法得到的预测结果,并计算分析绝对误差和相对误差,验证了D-S证据理论预测的准确性,所预测的光伏发电功率可指导光伏并网发电生产。 展开更多
关键词 决策树 光伏发电量 D-S证据理论 组件温度 环境温度 辐射量
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