针对地质建模时,人工识别山体内部岩石的局限性、低效率且易受主观因素影响等问题,提出了基于地震波反射信号的岩石类型自动识别技术。通过处理地震波反射信号获得岩石力学参数,采用Decision Tree ID3算法,提取岩石密度、波速、弹性模...针对地质建模时,人工识别山体内部岩石的局限性、低效率且易受主观因素影响等问题,提出了基于地震波反射信号的岩石类型自动识别技术。通过处理地震波反射信号获得岩石力学参数,采用Decision Tree ID3算法,提取岩石密度、波速、弹性模量、剪切模量,构建岩性识别模型分类器。通过该分类器对某山体内部岩石类型进行判断,研究结果证明:研究区内部多为辉长岩,玄武岩最少,通过模型分类结果与研究区真实地质对比分析,玄武岩正判率达到93%,安山岩、闪长岩正判率达到100%,花岗岩正判率达到88%,决策树建立的分类器模型能够基于地震波反射信号高效、准确地识别岩石岩性。展开更多
Decision trees induction algorithms have been used for classification in a wide range of application domains. In the process of constructing a tree, the criteria of selecting test attributes will influence the classif...Decision trees induction algorithms have been used for classification in a wide range of application domains. In the process of constructing a tree, the criteria of selecting test attributes will influence the classification accuracy of the tree.In this paper,the degree of dependency of decision attribute to condition attribute,based on rough set theory,is used as a heuristic for selecting the attribute that will best separate the samples into individual classes.The result of an example shows that compared with the entropy-based approach,our approach is a better way to select nodes for constructing decision trees.展开更多
分布式光伏受天气影响较大,测算110kV供电区域的分布式光伏承载能力,对区域供电来说意义重大。基于此,提出基于分类与回归树(calssification and regression tree,CART)的110kV供电区域分布式光伏承载能力测算模型。该模型以分布式电源...分布式光伏受天气影响较大,测算110kV供电区域的分布式光伏承载能力,对区域供电来说意义重大。基于此,提出基于分类与回归树(calssification and regression tree,CART)的110kV供电区域分布式光伏承载能力测算模型。该模型以分布式电源输出功率、区域分布式电源发电量占比、局部分布式电源线损增量等数据为基础,利用CART决策树建立110kV供电区域分布式光伏承载能力测算模型,并使用改进鲸鱼优化算法求解测算结果。经实验测试发现,该模型对分布式光伏承载能力的测算精准度较高,可有效测算不同实验区域在不同季节时的分布式光伏承载能力,具有较高的应用价值。展开更多
为提高植被分类的精度,在利用高光谱图像提取植被信息时需要考虑训练样本和地形等其他因素的影响。以长白山为研究背景,基于CART(Classification And Regression Tree)算法构建决策树模型,对高光谱图像进行植被分类。由于混合像元的影响...为提高植被分类的精度,在利用高光谱图像提取植被信息时需要考虑训练样本和地形等其他因素的影响。以长白山为研究背景,基于CART(Classification And Regression Tree)算法构建决策树模型,对高光谱图像进行植被分类。由于混合像元的影响,以采用PPI(Pixel Purity Index)提取的纯净像元作为训练样本,提取植被指数、纹理和地形等分类特征变量。基于这些变量构建CART决策树对植被分类,并将结果与最大似然法分类结果进行比较。结果表明,CART决策树分类法可实现光谱、纹理和地形特征的有效组合,有较好的分类效果。展开更多
文摘针对地质建模时,人工识别山体内部岩石的局限性、低效率且易受主观因素影响等问题,提出了基于地震波反射信号的岩石类型自动识别技术。通过处理地震波反射信号获得岩石力学参数,采用Decision Tree ID3算法,提取岩石密度、波速、弹性模量、剪切模量,构建岩性识别模型分类器。通过该分类器对某山体内部岩石类型进行判断,研究结果证明:研究区内部多为辉长岩,玄武岩最少,通过模型分类结果与研究区真实地质对比分析,玄武岩正判率达到93%,安山岩、闪长岩正判率达到100%,花岗岩正判率达到88%,决策树建立的分类器模型能够基于地震波反射信号高效、准确地识别岩石岩性。
文摘Decision trees induction algorithms have been used for classification in a wide range of application domains. In the process of constructing a tree, the criteria of selecting test attributes will influence the classification accuracy of the tree.In this paper,the degree of dependency of decision attribute to condition attribute,based on rough set theory,is used as a heuristic for selecting the attribute that will best separate the samples into individual classes.The result of an example shows that compared with the entropy-based approach,our approach is a better way to select nodes for constructing decision trees.
文摘分布式光伏受天气影响较大,测算110kV供电区域的分布式光伏承载能力,对区域供电来说意义重大。基于此,提出基于分类与回归树(calssification and regression tree,CART)的110kV供电区域分布式光伏承载能力测算模型。该模型以分布式电源输出功率、区域分布式电源发电量占比、局部分布式电源线损增量等数据为基础,利用CART决策树建立110kV供电区域分布式光伏承载能力测算模型,并使用改进鲸鱼优化算法求解测算结果。经实验测试发现,该模型对分布式光伏承载能力的测算精准度较高,可有效测算不同实验区域在不同季节时的分布式光伏承载能力,具有较高的应用价值。
