决策树C4.5连续属性分割阈值算法改进及其应用 被引量：41

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作者 姚亚夫 邢留涛 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期3772-3776,共5页

结合Fayyad边界点原理提出一种新的连续值属性最佳分割阈值的选择算法。根据Fayyad连续值属性的最佳分割点总在边界点处的原理,只在连续属性分界点处的少数几个分割点中选择最佳分割阈值。构造并训练了改进C4.5分类器,将其应用于视频序... 结合Fayyad边界点原理提出一种新的连续值属性最佳分割阈值的选择算法。根据Fayyad连续值属性的最佳分割点总在边界点处的原理,只在连续属性分界点处的少数几个分割点中选择最佳分割阈值。构造并训练了改进C4.5分类器,将其应用于视频序列中的人车目标识别。实验结果表明:改进C4.5算法的计算量减少近20%,大大提高了决策树的生成效率,分类准确率也略有提高。 展开更多

关键词 决策树c4.5算法 连续属性 分割阈值 信息增益率

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C4.5决策树算法的阈值自适应色谱峰研究与实现 被引量：5

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作者 廖建平 单杰 +3 位作者 李志军 陈昊旻 楚金伟 万福 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第2期47-52,M0005,共7页

变压器油色谱在线监测装置在长期运行过程中,存在峰位置偏移情况。针对这一现象,将C4.5决策树算法引入色谱峰定性领域。将峰高、峰宽、峰面积和峰中点位置作为色谱峰辨识的特征属性。利用决策树对于根结点选取时,采用二分法对连续属性... 变压器油色谱在线监测装置在长期运行过程中,存在峰位置偏移情况。针对这一现象,将C4.5决策树算法引入色谱峰定性领域。将峰高、峰宽、峰面积和峰中点位置作为色谱峰辨识的特征属性。利用决策树对于根结点选取时,采用二分法对连续属性进行离散化处理,得到特征属性的自适应阈值,达到数据正确分类的效果。利用色谱峰测试样本集Q 1至Q 6的6组数据对该算法进行测试,准确率达到95.23%,可有效避免因峰位的前后移动、峰形的扩展收缩导致的对气体色谱峰的误判和漏判现象。 展开更多

关键词 色谱峰定性 c4.5决策树算法 阈值自适应 在线色谱

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基于改进决策树算法识别LCD产品质量影响因素 被引量：2

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作者 郑晓笑 李林 肖金超 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2015年第4期21-26,共6页

影响液晶显示器(Liquid Crystal Display,LCD)产品合格率的因素众多,在诸多因素中找出影响产品质量的关键因素,是一个有价值的研究领域。采用基于关联规则的C4.5决策树算法对LCD生产数据进行挖掘,该方法首先挖掘出对合格率有影响的关联... 影响液晶显示器(Liquid Crystal Display,LCD)产品合格率的因素众多,在诸多因素中找出影响产品质量的关键因素,是一个有价值的研究领域。采用基于关联规则的C4.5决策树算法对LCD生产数据进行挖掘,该方法首先挖掘出对合格率有影响的关联因素作为新属性,再对所有的新属性生成决策树模型,进而找到影响生产的关键属性。基于关联规则的C4.5决策树算法考虑了联合影响的因素,更深层地挖掘潜在的质量影响因素,同时降低属性的冗余度。实验表明该算法为企业质量管理的改进提供决策支持。 展开更多

关键词 关联规则 c4.5决策树算法 关联因素 质量管理

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隐私保护的分布式决策树分类算法的研究 被引量：4

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作者 申艳光 邵慧 张永强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第8期3070-3072,共3页

针对分布式决策树构造过程中的隐私保护问题,引入安全多方计算方法设计了可以保护隐私的分布式C4.5决策树分类算法。该算法适用于数据集垂直分布和水平分布两种情况,同时提出了一种新的隐私保护程度的度量方法。实验结果证明设计的隐私... 针对分布式决策树构造过程中的隐私保护问题,引入安全多方计算方法设计了可以保护隐私的分布式C4.5决策树分类算法。该算法适用于数据集垂直分布和水平分布两种情况,同时提出了一种新的隐私保护程度的度量方法。实验结果证明设计的隐私保护分布式决策树分类算法不仅很好地保护了原始数据不泄露,同时保持了较高的分类精度。 展开更多

关键词 分布式数据挖掘 隐私保护 安全多方计算 c4.5决策树算法 垂直分布 水平分布

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基于决策树与二分分割算法的BP神经网络在赤潮等级预测中的应用研究 被引量：10

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作者 李海涛 刘泰麟 +1 位作者 邵泽东 黄海广 《海洋科学》 CAS 北大核心 2019年第9期34-40,共7页

针对赤潮灾害等级预测难的现状,提出了一种基于C4.5决策树与二分分割算法优化的BP(反向传播)神经网络赤潮等级预测模型。该模型针对传统BP神经网络输入参数难以选择和隐含层节点数量难以确定的问题,通过决策树分类获取最优的属性组合,... 针对赤潮灾害等级预测难的现状,提出了一种基于C4.5决策树与二分分割算法优化的BP(反向传播)神经网络赤潮等级预测模型。该模型针对传统BP神经网络输入参数难以选择和隐含层节点数量难以确定的问题,通过决策树分类获取最优的属性组合,来解决输入参数难以选择的问题;通过"二分分割算法",来解决隐含层节点数难以确定的问题。实验结果表明,该模型在青岛近海海域赤潮灾害等级预测中,预测结果的均方根误差(RMSE)小于传统BP神经网络的预测误差,并且在网络训练时间上有所缩短,预测精度上有所提高,能够获得良好的预测结果,可为赤潮等级预测提供新的解决方法。 展开更多

关键词 赤潮灾害等级预测 c4.5决策树算法 二分分割算法 BP神经网络

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决策树优化选择下城市交通出行特征研究

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作者 李文 《现代电子技术》 北大核心 2024年第5期182-186,共5页

文中对基于决策树优化选择下城市交通出行特征进行研究,通过研究城市交通出行方式,缓解城市交通出行压力。基于决策树算法基本理论,构建决策树模型,选取城市交通出行特征作为分类依据,运用C4.5决策树算法对城市交通出行数据进行分类,根... 文中对基于决策树优化选择下城市交通出行特征进行研究,通过研究城市交通出行方式,缓解城市交通出行压力。基于决策树算法基本理论,构建决策树模型,选取城市交通出行特征作为分类依据,运用C4.5决策树算法对城市交通出行数据进行分类,根据分类后各个不同特征叶子节点对上层子节点的总占比进行城市交通出行特征优化选择分析,并在“Occam's razor”的基础上,利用重新引入法提出优化方法,解决C4.5决策树算法存在的过度拟合问题,提升城市交通出行方式分析效果。实验结果表明,该方法可有效分析城市交通现有出行特征,指导城市交通规划,依据该方法的分析结果对早高峰线路进行优化后,有效减少了长距离拥堵路段,同时避免了严重阻塞路段的产生。 展开更多

关键词 城市交通 出行特征 决策树 优化选择 特征分类 c4.5决策树算法 奥卡姆剃刀理论 过度拟合

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基于决策树方法的车辆油耗估计模型 被引量：7

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作者 朱广宇 赵蕾 +2 位作者 黄达 张彭 边历嵚 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期200-206,共7页

车辆油耗是道路建设后评价的重要指标之一,同时也是道路路面设计、加油站选址、路径选择等问题的决策依据.传统的车辆油耗估计主要采用回归建模的方式,本文基于决策树数据挖掘方法给出了一种车辆油耗的估计模型.首先,利用主成分分析法... 车辆油耗是道路建设后评价的重要指标之一,同时也是道路路面设计、加油站选址、路径选择等问题的决策依据.传统的车辆油耗估计主要采用回归建模的方式,本文基于决策树数据挖掘方法给出了一种车辆油耗的估计模型.首先,利用主成分分析法获取影响车辆油耗的关键因素;其次,基于改进的C4.5决策树构建车辆油耗估计模型;最后,结合1组高速公路场景下车辆油耗的典型样本数据,对本文模型进行验证,通过对车辆油耗预测值与真实值的误差分析,表明本文模型的有效性和实用性. 展开更多

关键词 公路运输 油耗估计 数据挖掘 c4.5决策树算法 主成分分析法

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基于决策树优化的BP神经网络在海参养殖产量预测中的应用 被引量：3

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作者 李海涛 刘泰麟 《水产学杂志》 CAS 北大核心 2019年第5期71-75,共5页

刺参Apostichopus japonicus养殖产量的影响因素很多,难以预测。本研究设计一种基于C4.5决策树优化的BP(反向传播)神经网络刺参养殖产量预测模型,该模型针对传统BP神经网络输入参数难以选择、收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,通过决... 刺参Apostichopus japonicus养殖产量的影响因素很多,难以预测。本研究设计一种基于C4.5决策树优化的BP(反向传播)神经网络刺参养殖产量预测模型,该模型针对传统BP神经网络输入参数难以选择、收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,通过决策树分类获取最优的属性组合,来解决神经网络输入参数难选择的问题,再结合"二分分割算法"确定隐含层节点数,构建基于C4.5决策树反向传播神经网络(DT-BPNN)预测模型,以山东省刺参养殖年产量为例进行检测实验。结果表明,该模型预测刺参养殖产量结果的均方误差(MSE)小于传统BP神经网络和灰色GM(1,1),网络训练时间缩短,预测精度提高,获得了良好的预测结果,可为海参养殖产量预测提供新方法。 展开更多

关键词 刺参 c4.5决策树算法 养殖产量预测 BP神经网络

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高速路换道意图参数提取及意图阶段确定 被引量：2

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作者 任园园 赵兰 +1 位作者 郑雪莲 李显生 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期10-20,共11页

针对换道意图辨识研究中的意图表征参数选择与意图阶段确定问题,提出一种新的组合方法.在驾驶模拟器所得原始参数基础上,从参数重要度与相关性角度,使用决策树C4.5算法和皮尔逊相关性分析,最终得到以方向盘转角、车道偏离量和横摆角加... 针对换道意图辨识研究中的意图表征参数选择与意图阶段确定问题,提出一种新的组合方法.在驾驶模拟器所得原始参数基础上,从参数重要度与相关性角度,使用决策树C4.5算法和皮尔逊相关性分析,最终得到以方向盘转角、车道偏离量和横摆角加速度组成的重要度高且互相关性低的换道意图表征参数组.在此基础上,对方向盘转角和车道偏离量的时间序列进行K-means聚类,确定驾驶人换道意图阶段,并得出意图阶段长度与平均车速近似线性相关,且左换道意图阶段长度大于右换道意图阶段长度.最后,建立连续高斯隐马尔可夫模型,在所得意图表征参数组及意图阶段数据的基础上,训练换道意图识别模型及车道保持识别模型.模型的平均离线识别准确率为90%.并可在左换道开始前1.5 s判断出驾驶人左换道意图,右换道开始前1.4 s判断出驾驶人右换道意图.研究结果表明:基于所得的意图表征参数组及意图阶段所建立的意图识别模型可有效识别驾驶人换道意图,且识别精度较高,时序性较强.该方法可为意图识别研究中意图参数选取及意图阶段确定提供参考. 展开更多

关键词 驾驶行为 意图参数提取 决策树c4.5算法 意图阶段确定 K-MEANS 换道意图识别

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基于EEMD能量矩与邻域粗糙集的转子故障数据集分类方法 被引量：5

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作者 孙泽金 赵荣珍 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期460-464,共5页

针对旋转机械故障辨识准确率偏低的问题,将经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与能量矩、邻域粗糙集(neighborhood rough set,NRS)结合,提出一种转子系统故障模式辨识的方法。首先利用EEMD将采集到的振动故障信... 针对旋转机械故障辨识准确率偏低的问题,将经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与能量矩、邻域粗糙集(neighborhood rough set,NRS)结合,提出一种转子系统故障模式辨识的方法。首先利用EEMD将采集到的振动故障信号自适应分解成若干个平稳的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量并计算其能量矩;以此能量矩作为描述故障状态的条件属性建立故障识别决策表;然后利用邻域粗糙集对决策表进行属性约简消除冗余的属性;最后将约简后的敏感特征子集输入所设计的决策树(decision tree,DT)C4.5算法中进行模式识别。通过典型转子实验台的故障特征集验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 集合经验模态分解 本征模态函数 能量矩 决策表 邻域粗糙集 属性约简 决策树c4.5算法

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基于大数据的液压支架电液控制系统故障诊断 被引量：30

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作者 张雪梅 《工矿自动化》 北大核心 2018年第12期34-38,共5页

针对液压支架电液控制系统故障人工排查方式无法准确定位某些随机故障或个别系统故障的问题,对传统电液控制系统硬件设备进行智能化改造:增加了对系统核心关键部件电气参数的采集传输功能;从大数据采集、传输、处理等方面,阐述了基于Had... 针对液压支架电液控制系统故障人工排查方式无法准确定位某些随机故障或个别系统故障的问题,对传统电液控制系统硬件设备进行智能化改造:增加了对系统核心关键部件电气参数的采集传输功能;从大数据采集、传输、处理等方面,阐述了基于Hadoop的大数据决策分析服务平台的构建;设计了大数据故障诊断引擎,以并行算法为核心对各类故障进行识别和诊断,基于MapReduce对C4.5决策树分类算法进行改进,并通过后剪枝技术解决算法容易过度拟合且不稳定的问题,通过多分类器融合技术提高算法准确性。测试结果表明,通过C4.5决策树分类预测引擎提取的电磁先导阀、控制器、压力传感器及行程传感器故障特征曲线存在较大差异性,通过动态比较匹配,依据故障特征曲线变化规律可识别出故障类型。 展开更多

关键词 液压支架电液控制系统 故障诊断 大数据 智能化改造 决策分析服务平台 HADOOP c4.5决策树分类算法

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基于数据挖掘的GF-1遥感影像绿潮自适应阈值分区智能检测方法研究 被引量：12

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作者 王蕊 王常颖 李劲华 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期131-144,共14页

由于受到云雾的影响,可见光影像能够高效用于绿潮检测的数据源较为有限,特别是云覆盖较为严重的可见光影像,基本无法用于检测绿潮。即使影像数据是在薄云、薄雾、无云覆盖的情况下获取的,由于其光谱反射值存在较大差异,依然很难采用同... 由于受到云雾的影响,可见光影像能够高效用于绿潮检测的数据源较为有限,特别是云覆盖较为严重的可见光影像,基本无法用于检测绿潮。即使影像数据是在薄云、薄雾、无云覆盖的情况下获取的,由于其光谱反射值存在较大差异,依然很难采用同一阈值进行绿潮检测。基于此,为了提高可见光影像的利用率,实现不同云覆盖情况下,绿潮的高精度自适应阈值的自动检测,本文以GF-1影像为数据源,首先采用K-means聚类和C4.5决策树方法实现影像云覆盖情况的自动识别;其次,选取大量不同云覆盖情况下子图像样本(每个子图像样本中均包含绿潮和海水两类),分析得出不同云覆盖情况下绿潮和海水的区分阈值y与影像光谱差x=band_(nir)-band_(red)之间所具有的线性关系;然后,利用分析得出的线性关系提出一种适用于GF-1影像的绿潮分区自适应阈值自动检测方法。最后,为验证提出方法的有效性,分别采用NDVI方法、EVI方法和本文提出的自适应阈值自动检测方法进行绿潮提取实验。实验结果表明,对于GF-1卫星遥感数据,本文提出的绿潮自适应阈值分区自动检测方法明显优于传统的NDVI和EVI检测方法,不仅提高了绿潮的监测精度,而且实现了绿潮提取的全自动化。 展开更多

关键词 GF-1 绿潮 K-MEANS算法 c4.5决策树算法 自适应阈值

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