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一种基于分类-回归决策树的烤烟产区识别模型 被引量:3
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作者 张毅 李强 +2 位作者 王政 张一扬 周冀衡 《中国烟草学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期28-33,共6页
为建立不同产区及风格烤烟烟叶与化学指标之间的关系,对2005~2009年湖南省、河南省、福建省和云南省等4省份共计1040份烟叶样品的21种化学成分进行检测,并利用Mining Tree模型进行分类-回归决策树(C&RT analysis)数据分析。结果表明... 为建立不同产区及风格烤烟烟叶与化学指标之间的关系,对2005~2009年湖南省、河南省、福建省和云南省等4省份共计1040份烟叶样品的21种化学成分进行检测,并利用Mining Tree模型进行分类-回归决策树(C&RT analysis)数据分析。结果表明:(1)从21个烟叶化学成分中,共筛选出14个特征化学指标,其中钾和硝酸根为4省烟叶共有特征化学指标;(2)湖南、河南、福建和云南4省份识别概率最高的特征化学指标分段组合(Segment)分别为:还原糖(≤24.93%)、钾(〉1.98%)、p H值(≤5.37)(p=0.658);钾(≤1.98%)、灰分(〉11.03%)、水溶性灰份碱度(≤0.49)、硝酸根(≤0.06%)(p=0.776);还原糖(〉24.93%)、钾(〉1.98%)、硝酸根(≤0.06%)、蛋白质(〉5.01%)(p=0.914);钾(≤1.98%)、灰分(≤11.03%)、水溶性总糖(〉28.94%)、硫酸根(≤1.43%)(p=0.957)。分类-回归决策树方法在建立烤烟化学成分识别模型中具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 烤烟 产区 化学指标 识别 分类-回归决策树分析 MINING Tree模型
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基于CART决策树的车辆与行人碰撞中头部损伤风险预测 被引量:1
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作者 韩勇 罗金镕 +3 位作者 何勇 吴贺 林旭洁 蔡鸿瑜 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期536-543,共8页
为快速预测汽车碰撞行人头部损伤风险,建立了一种基于多刚体系统动力学仿真方法和分类回归决策树(CART)的预测模型。参考欧洲新车评价规程(Euro-NCAP),开发了具有精细化刚度特征的车辆前部结构多体模型;以行人尺寸、初始车辆速度和行人... 为快速预测汽车碰撞行人头部损伤风险,建立了一种基于多刚体系统动力学仿真方法和分类回归决策树(CART)的预测模型。参考欧洲新车评价规程(Euro-NCAP),开发了具有精细化刚度特征的车辆前部结构多体模型;以行人尺寸、初始车辆速度和行人速度、人车碰撞位置、相对角度为变量,通过全因子设计试验方法,建立了4500组多体仿真模型;采用CART模型,挖掘变量与动力学响应参数的关联性。结果表明:车辆初始碰撞速度是影响行人头部动力学响应的关键因素;该模型对于碰撞速度和头部损伤准则(HIC15)值的预测精度分别为87.5%和86.8%,平均预测耗时为42.7ms,两者均具有较高的预测精度和决策能力。该结果可为制定行人头部损伤风险评估实验和损伤防护研究提供理论参考依据。 展开更多
关键词 汽车安全 碰撞事故 头部损伤准则(HIC) 车辆前部结构 决策树预测模型 头部动力学响应 分类回归决策树(CART)
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基于多源遥感数据的复杂地形区农作物分类 被引量:17
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作者 史飞飞 雷春苗 +2 位作者 肖建设 李甫 石明明 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2018年第5期49-55,共7页
为准确获取中尺度复杂地形区西宁市内的农作物分布信息,该文利用HJ CCD和Landsat 8OLI影像数据提取研究区内农作物4-11月的NDVI时间序列数据,同时利用HJ-1A HSI高光谱数据,通过光谱特征变量提取和单因素方差分析后,选取5种光谱特征变量... 为准确获取中尺度复杂地形区西宁市内的农作物分布信息,该文利用HJ CCD和Landsat 8OLI影像数据提取研究区内农作物4-11月的NDVI时间序列数据,同时利用HJ-1A HSI高光谱数据,通过光谱特征变量提取和单因素方差分析后,选取5种光谱特征变量与NDVI时间序列数据组成多源数据集,并最终采用分类回归决策树(CART)和支持向量机(SVM)两种方法进行农作物分类。结果表明:1)采用多源数据集进行作物分类,最高分类精度达88.2%,明显高于采用单一时序NDVI数据的分类精度,表明在时间序列数据中融入高光谱数据能够提高作物的识别精度;2)采用CART决策树和支持向量机进行农作物识别,最优总体分类精度分别为88.2%和84.5%,表明基于CART方法的作物总体分类效果较优;3)在NDVI时间序列数据中融入高光谱数据能够提高生育期较为接近作物的识别精度。 展开更多
关键词 高光谱 作物分类 光谱特征变量 分类回归决策树 支持向量机
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肺癌病人治疗期输液港医用粘胶相关皮肤损伤风险预测模型的构建
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作者 吴珊珊 刘扣英 汤婷 《护理研究》 北大核心 2025年第15期2525-2534,共10页
目的:分析肺癌病人治疗期输液港发生医用粘胶相关皮肤损伤(medical adhesive related skin injury,MARSI)的危险因素,并建立风险预测模型,以期为临床护理干预提供参考。方法:回顾性收集2023年1月—2024年4月在某三级甲等综合医院呼吸与... 目的:分析肺癌病人治疗期输液港发生医用粘胶相关皮肤损伤(medical adhesive related skin injury,MARSI)的危险因素,并建立风险预测模型,以期为临床护理干预提供参考。方法:回顾性收集2023年1月—2024年4月在某三级甲等综合医院呼吸与危重症医学科使用胸壁输液港的650例病人为调查对象,运用Logistic回归模型、决策树分类回归树(CART)模型和随机森林模型分别建立肺癌病人治疗期输液港医用粘胶相关皮肤损伤风险预测模型,通过比较3种模型的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、Kappa系数和受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价其性能。结果:Logistic回归模型、决策树CART模型和随机森林模型的准确率分别为84%、86%、86%,特异度为97%、98%、97%,灵敏度为54%、59%、61%,阳性预测值为54%、59%、61%,阴性预测值为97%、98%、97%,Kappa值为0.57,0.63,0.64,AUC为0.83,0.87,0.86。Logistic回归模型、决策树CART模型、随机森林的AUC比较差异均有统计学意义(P<0.05)。皮肤毒性为3种模型的共同预测因子。结论:决策树CART模型和随机森林模型相比Logistic回归模型在构建肺癌病人治疗期输液港医用粘胶相关皮肤损伤风险预测模型中具有更好的性能,可为临床护士预测肺癌病人输液港医用粘胶相关皮肤损伤发生风险提供参考。 展开更多
关键词 输液港 医用粘胶相关皮肤损伤 预测模型 LOGISTIC回归 决策树分类回归 随机森林法
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基于分段的移动对象轨迹简化算法 被引量:5
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作者 张甜 杨智应 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期2044-2048,共5页
GPS的高采样率使轨迹的数据规模巨大,在实际应用中难以处理,需要依赖轨迹简化算法对原始数据进行压缩。针对此问题,提出了一种新的基于速度分段的轨迹简化算法,即STS算法,在保留速度特征的同时保留了给定轨迹的时空特征。STS算法将速度... GPS的高采样率使轨迹的数据规模巨大,在实际应用中难以处理,需要依赖轨迹简化算法对原始数据进行压缩。针对此问题,提出了一种新的基于速度分段的轨迹简化算法,即STS算法,在保留速度特征的同时保留了给定轨迹的时空特征。STS算法将速度值分组成若干间隔,将轨迹分割成速度保留段,计算各轨迹段的SED阈值,通过在每个子轨迹段上应用TD-TR算法导出简化的轨迹。通过真实的数据集进行广泛实验,验证所提出的算法比ATS算法具有更好的性能。 展开更多
关键词 移动对象 轮廓系数 TD-TR算法 分类回归决策树 轨迹简化
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基于线性规划松弛的移动边缘计算卸载模型 被引量:4
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作者 雷雪梅 刘丽 王倩 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期626-630,共5页
移动边缘计算中本地设备可以将计算任务卸载到靠近网络的边缘节点上执行,只将计算结果回传至用户端,从而减小传输时延,降低移动设备的功耗,减轻客户端的负载压力,还可以减少核心网络的计算负载。针对复杂多类边缘节点的移动边缘计算环境... 移动边缘计算中本地设备可以将计算任务卸载到靠近网络的边缘节点上执行,只将计算结果回传至用户端,从而减小传输时延,降低移动设备的功耗,减轻客户端的负载压力,还可以减少核心网络的计算负载。针对复杂多类边缘节点的移动边缘计算环境,建立了基于线性规划松弛的三级计算任务卸载决策模型,称为CART-CRITIC-LR(CCLR)。首先通过分类回归决策树算法(CART)筛选出本地执行的计算任务;然后采用多属性决策的CRITIC算法确定3个性能指标的权值分配;最后,基于线性规划松弛(LR)对计算卸载问题建模,使计算任务卸载决策的总时延、总能耗和总成本最优。实验比较了其他计算卸载策略的能耗、成本、延迟时间等指标,结果表明CCLR卸载决策算法在保证多目标全局最优的同时,实现了总时延最短,说明了所提算法的有效性与适用性。 展开更多
关键词 移动边缘计算 任务卸载 多属性决策 分类回归决策树 线性规划
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基于Adaboost算法的场景中文文本定位 被引量:6
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作者 尹芳 郑亮 陈田田 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第4期200-204,208,共6页
提出了一种基于Adaboost算法的场景中文文本定位的新方法。首先利用边缘特征进行文本区域的检测,即对数字图像进行边缘提取、二值化处理,然后通过连通域分析去除明显的非字符连通域,并获得候选的文本区域。对场景中文文本区域进行分析,... 提出了一种基于Adaboost算法的场景中文文本定位的新方法。首先利用边缘特征进行文本区域的检测,即对数字图像进行边缘提取、二值化处理,然后通过连通域分析去除明显的非字符连通域,并获得候选的文本区域。对场景中文文本区域进行分析,提取了场景中文文本的4类特征,并利用这4类特征经过分类与回归决策树构造了Adaboost强分类器。将候选文本区域送入强分类器,得到正确的文本区域。实验结果表明方法不仅对场景文本图像中字体、大小和颜色多变的文本具有很好的定位效果,而且具有很高的召回率和准确率。 展开更多
关键词 文本定位 文本识别 连通域 分类回归决策树
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