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基于分类回归树(CART)方法的统计解析模型的应用与研究 被引量:31
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作者 张立彬 张其前 +1 位作者 胥芳 杜奖胜 《浙江工业大学学报》 CAS 2002年第4期315-318,共4页
分类回归树是基于统计理论的非参数的识别技术 ,它具有非常强大的统计解析功能 ,对输入数据和预测数据的要求可以是不完整的 ,或者是复杂的浮点数运算。而且 ,数据处理后的结果所包含的规则明白易懂。因此 ,分类回归树已成为对特征数据... 分类回归树是基于统计理论的非参数的识别技术 ,它具有非常强大的统计解析功能 ,对输入数据和预测数据的要求可以是不完整的 ,或者是复杂的浮点数运算。而且 ,数据处理后的结果所包含的规则明白易懂。因此 ,分类回归树已成为对特征数据进行建立统计解析模型的一个很好的方法。本文首先介绍了一种构建分类回归树的算法 ,并对其剪枝策略进行了简单的探讨 ,最后用统计解析软件S PLUS对一个应用实例进行了分析 。 展开更多
关键词 cart 分类回归 二叉 S-PLUS 统计解析模型 剪枝策略 数据处理 建模方法
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广义模型及分类回归树在物种分布模拟中的应用与比较 被引量:69
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作者 曹铭昌 周广胜 翁恩生 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第8期2031-2040,共10页
比较3个应用较广的模拟物种地理分布模型:广义线性模型(GLM)、广义加法模型(GAM)与分类回归树(CART)对中国树种地理分布模拟的优劣,以提出更为合适的模拟物种地理分布模型,并用于预测气候变化对物种地理分布的影响。3个模型对中国15种... 比较3个应用较广的模拟物种地理分布模型:广义线性模型(GLM)、广义加法模型(GAM)与分类回归树(CART)对中国树种地理分布模拟的优劣,以提出更为合适的模拟物种地理分布模型,并用于预测气候变化对物种地理分布的影响。3个模型对中国15种树种地理分布的模拟研究表明:除对油松、辽东栎分布的模拟精度稍差外,对其余树种分布的模拟精度均较高,其中以GAM模型最好。结合地理信息系统(GIS),比较分析了这3个模型对青冈、木荷、红松和油松4种树种的地理分布模拟效果,结果亦表明:这3个模型均能很好模拟青冈和木荷的地理分布,而GLM模型对红松分布的模拟结果不太理想,3个模型对油松分布的模拟结果均不甚理想,其中以GLM模型最差。基于3个模型对未来气候变化下青冈与蒙古栎地理分布的预测表明:GLM模型与GAM模型对青冈分布的预测结果较为接近,青冈在未来气候变化情景下向西和向北扩展,而CART模型预测青冈在未来气候变化情景下除有向西、向北扩展趋势外,广东和广西南部的青冈分布区将消失;3个模型均预测蒙古栎在未来气候变化情景下向西扩展,扩展面积的大小为:模型的模拟面积>模型>模型。 展开更多
关键词 物种分布 广义线性模型 广义加法模型 分类回归
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应用分类树模型筛选logistic回归中的交互因素 被引量:30
3
作者 赵自强 郑明 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2007年第2期114-116,共3页
目的探索自动筛选logistic模型中交互作用因素的方法。方法借助一个实例,说明分层、分类树与lo-gistic模型之间的关系,借助分类树模型自动进行筛选logistic模型中交互作用因素。结果本例分析结果表明,可以应用分类树为logistic模型筛选... 目的探索自动筛选logistic模型中交互作用因素的方法。方法借助一个实例,说明分层、分类树与lo-gistic模型之间的关系,借助分类树模型自动进行筛选logistic模型中交互作用因素。结果本例分析结果表明,可以应用分类树为logistic模型筛选交互作用因素,并用logistic模型对可能的交互作用因素作最后检验,并通过实例说明应用要点。结论在logistic回归分析中,分类树可以有效地用于自动筛选可能的交互效应因素。 展开更多
关键词 分类 LOGISTIC回归模型 交互作用
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SPSS中的分类树模型在分析伤害影响因素中的应用 被引量:18
4
作者 杜琳 刘伟佳 +5 位作者 刘伟 林汉生 麦锦城 何秀芳 张维蔚 林国桢 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2010年第5期546-548,共3页
关键词 分类模型 影响因素 伤害 SPSS LOGISTIC回归分析 LOGISTIC回归模型 交互作用分析 应用
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基于聚类和分类与回归树的地力等级评价研究 被引量:5
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作者 闫一凡 刘建立 +2 位作者 李晓鹏 张佳宝 赵炳梓 《土壤》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期656-661,共6页
以黄淮海平原粮食主产区河南封丘县为研究区域,利用基于GIS的土壤空间和属性数据库,采用聚类分析和分类与回归树(CART)相结合的方法建立了耕地地力评价模型。研究结果表明,基于聚类分析和CART的地力评价模型准确度为93.56%,较单独使用... 以黄淮海平原粮食主产区河南封丘县为研究区域,利用基于GIS的土壤空间和属性数据库,采用聚类分析和分类与回归树(CART)相结合的方法建立了耕地地力评价模型。研究结果表明,基于聚类分析和CART的地力评价模型准确度为93.56%,较单独使用决策树模型的准确度有明显提高;根据耕地地力分级规则,一等地至五等地分别占全县61 733.3 hm2耕地的28.167%、49.518%、9.389%、5.77%和7.156%;地力等级较高的耕地主要分布于封丘西北部,地力较低的区域主要在东南部,由西北向东南地力呈带状递减趋势。本文的研究结果可为当地中低产田及其障碍因子的解析和农田精准管理提供参考依据。 展开更多
关键词 耕地地力 评价 分类回归(cart) 聚类分析 模型
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空腹血糖受损危险因素的Logistic回归及分类树分析 被引量:6
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作者 姚爽 谢梦婷 +4 位作者 邹迪莎 黄芳 马小珺 江仁美 于健 《安徽医科大学学报》 CAS 北大核心 2018年第9期1407-1411,共5页
目的应用Logistic回归模型和分类树模型进行对比分析,探讨空腹血糖受损(IFG)患者的危险因素。方法采用整体抽样的方法,对5 952例体检者进行调查,分别应用Logistic回归模型和分类树模型对IFG的影响因素进行探讨,并采用受试者工作特征曲线... 目的应用Logistic回归模型和分类树模型进行对比分析,探讨空腹血糖受损(IFG)患者的危险因素。方法采用整体抽样的方法,对5 952例体检者进行调查,分别应用Logistic回归模型和分类树模型对IFG的影响因素进行探讨,并采用受试者工作特征曲线(ROC)对两模型分类效能进行检验。结果 (1)Logistic回归模型显示:高龄、非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)、高血压、高三酰甘油、高体重指数是IFG患者的危险因素,高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)是IFG患者的保护因素(P<0.05);(2)分类树模型共筛选出5个危险因素,包括NAFLD、高龄、高血压、高TG和高LDL-C;(3)Logistic回归模型的ROC曲线Youden指数为41.90%,敏感性为75.00%,特异性为66.90%,曲线下面积(AUC)值为0.775。分类树模型的ROC曲线的Youden指数为43.96%,敏感性为73.27%,特异性为70.69%,AUC值为0.775,两种模型AUC比较差异无统计学意义。结论 Logistic回归模型和分类树模型均具有中等准确性,两模型曲线下面积没有明显差异性,在实际应用中可结合具体情况选择。 展开更多
关键词 空腹血糖受损 危险因素 LOGISTIC回归模型 分类模型 ROC曲线
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创伤病人术后多重耐药菌医院感染风险模型的构建 被引量:2
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作者 郭磊磊 秦红英 +2 位作者 武珍珍 张艺 赵智琛 《护理研究》 北大核心 2025年第3期361-367,共7页
目的:应用Lasso-Logistic回归分析和分类树(CHAID)算法分析创伤病人术后多重耐药菌(MDRO)医院感染的危险因素,构建风险预测模型并比较结果的优劣性。方法:回顾性分析2019年1月—2022年1月郑州大学附属郑州中心医院创伤住院病人的临床资... 目的:应用Lasso-Logistic回归分析和分类树(CHAID)算法分析创伤病人术后多重耐药菌(MDRO)医院感染的危险因素,构建风险预测模型并比较结果的优劣性。方法:回顾性分析2019年1月—2022年1月郑州大学附属郑州中心医院创伤住院病人的临床资料,应用CHAID算法和Lasso-Logistic回归分别建立风险预测模型,采用拟合优度检验评价模型效果,使用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)比较两种预测模型的优劣。结果:共纳入821例创伤病人,其中创伤合并多重耐药菌感染191例,感染率为23.26%,分类树模型和Logistic回归结果均显示,急性生理学及慢性健康状况评分系统(APACHEⅡ)评分≥20分、发热时间≥3 d、住院时间≥10 d、入院时降钙素原(PCT)≥0.5 ng/L是创伤病人术后多重耐药菌感染的独立危险因素。分类树模型的风险预测正确率为79.2%,模型拟合效果较好;Lasso-Logistic回归模型Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示模型拟合较好(P=0.146),Bootstrap内部验证模型预测能力较好。分类树模型的AUC为0.792[95%CI(0.763,0.819)],Lasso-Logistic回归模型的AUC为0.862[95%CI(0.836,0.885)],两种模型的预测价值中等,通过比较两种模型预测价值差异有统计学意义(P<0.001)。净重分类指数(net reclassification index,NRI)评价提示Lasso-Logistic回归模型优于分类树模型(NRI=0.1536)。结论:Lasso-Logistic回归分析与分类树模型均能提供较为直观的呈现形式,两种模型互补结合使用可以从不同角度早期识别创伤病人术后多重耐药菌感染的风险因素,应采取有效防控措施降低多重耐药菌医院感染发生率。 展开更多
关键词 创伤 多重耐药菌 医院感染 危险因素 Lasso-Logistic回归 分类 预测模型 调查研究
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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
8
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 决策分类回归 随机森林法
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广东沿岸海雾决策树预报模型 被引量:29
9
作者 黄健 黄辉军 +3 位作者 黄敏辉 薛登智 毛伟康 白玉洁 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2011年第1期107-114,共8页
利用汕头、珠海和湛江地面观测站2000 2008年1 5月的海雾历史观测资料和NCEP/NCAR FNL再分析资料,采用分类与回归树(CART)方法对海雾及其生成前24 h的海洋气象条件进行分类分析,建立了海雾决策树预报模型;并根据现有的海雾理论认识,对... 利用汕头、珠海和湛江地面观测站2000 2008年1 5月的海雾历史观测资料和NCEP/NCAR FNL再分析资料,采用分类与回归树(CART)方法对海雾及其生成前24 h的海洋气象条件进行分类分析,建立了海雾决策树预报模型;并根据现有的海雾理论认识,对海雾预报规则包含的物理意义进行讨论。10次交叉检验的结果表明:采用CART方法建立的海雾决策树预报模型有较好的预报性能,对广东沿岸海雾的预报准确率总体上可达到73%以上。根据决策树预报模型建立的海雾预报判别流程,可在业务工作中直接用于有雾/无雾判别。海雾预报判别流程同时也具有明确的物理意义,能够较好地反映水汽与海表冷却条件对平流冷却雾形成的重要性,CART方法可作为海雾业务预报的有效建模工具。 展开更多
关键词 广东沿岸海雾 分类回归 决策预报模型 判别流程
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基于变化检测-CART决策树模式自动识别沙漠化信息 被引量:12
10
作者 黄晓君 颉耀文 +3 位作者 卫娇娇 付苗 吕利利 张玲玲 《灾害学》 CSCD 2017年第1期36-42,共7页
目前沙漠化遥感监测存在目视解译的局限性、数据源的约束性、遥感信息利用率低等问题。基于此,以民勤盆地为试验区,首先采用图像差值、最大值合成及二维最大类间方差等方法,检测1994年、2014年两期Landsat图像的变化像元,然后利用分类... 目前沙漠化遥感监测存在目视解译的局限性、数据源的约束性、遥感信息利用率低等问题。基于此,以民勤盆地为试验区,首先采用图像差值、最大值合成及二维最大类间方差等方法,检测1994年、2014年两期Landsat图像的变化像元,然后利用分类与回归树(CART)算法构建决策树,自动提取了2014年沙地信息,最后将变化检测结果与沙地信息进行空间叠置分析,并实现了沙漠化信息自动识别模式。研究表明,变化检测-CART决策树模式精度为89.43%~93.00%,在95%置信水平上其置信区间介于85.90%~98.00%,显然其精度具有较高可信度;该模式不仅能够充分利用丰富遥感信息而且可排除多余信息的干扰。可见,变化检测-CART决策树模式是识别沙漠化信息的有效方法之一,将对沙漠化防治工程具有重要应用价值。 展开更多
关键词 沙漠化 分类回归(cart) 决策 变化检测 自动识别
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基于决策树模型的耕地地力与玉米丝黑穗病发生关系研究 被引量:3
11
作者 陈丽 崔运鹏 +5 位作者 王末 牛永春 徐爱国 刘珂艺 刘娟 侯颖 《农业资源与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期928-936,共9页
为了探究耕地地力与玉米丝黑穗病发生关系,本研究以515个主要玉米种植县域为研究区域,选取有机质(Organic matter,OM)、全氮(Total nitrogen,TN)、全磷(Total phosphorus,TP)、全钾(Total potassium,TK)、有效磷(Available phosphorus,... 为了探究耕地地力与玉米丝黑穗病发生关系,本研究以515个主要玉米种植县域为研究区域,选取有机质(Organic matter,OM)、全氮(Total nitrogen,TN)、全磷(Total phosphorus,TP)、全钾(Total potassium,TK)、有效磷(Available phosphorus,AP)、速效钾(Available potassium,AK)和pH 7种耕地地力因子,分别利用分类与回归树(Classification and regression tree,CART)模型、随机森林(Random forest,RF)模型和极端随机树(Extremely randomized trees,ERT)模型构建了玉米丝黑穗病发生程度与耕地地力因子关系模型,并进行了3种模型效果比较。结果表明:RF和ERT模型总分类性能明显优于CART模型,3个模型在病害发生程度1级(GⅠ)上的查准率(Precision,Pr)、查全率(Recall,Re)、F1 score(F1)值均较高,分类效果比病害发生程度2级(GⅡ)要好,但考虑到准确监测病害高发情况、减少高发病情况在分类预测中漏分机率对开展病害防治的重要性,确定ERT模型为最佳优选分类器。耕地地力特征变量与病害发生程度重要性分析表明,玉米丝黑穗病发生程度与耕地地力因子AP、TK、pH和TP具有一定的相关性。研究结果为深入探究耕地地力对玉米丝黑穗病影响机理提供了线索和支撑。 展开更多
关键词 玉米丝黑穗病 耕地地力 分类回归模型 随机森林模型 极端随机模型
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基于ARIMA和CART的负载预测模型 被引量:7
12
作者 王电钢 黄林 +2 位作者 常健 梅克进 牛新征 《深圳大学学报(理工版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期245-251,共7页
主机资源的负载预测对其运营维护工作具有重要意义.传统负载预测方法通常采用线性时间序列模型拟合负载数据,而负载受复杂的内外部环境影响,线性模型无法很好地表征负载数据规律.为提高模型的精度,提出将负载信息分解为线性部分和非线... 主机资源的负载预测对其运营维护工作具有重要意义.传统负载预测方法通常采用线性时间序列模型拟合负载数据,而负载受复杂的内外部环境影响,线性模型无法很好地表征负载数据规律.为提高模型的精度,提出将负载信息分解为线性部分和非线性部分的思想,并将自回归差分滑动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和分类回归树(classification and regression tree,CART)模型相结合进行预测.通过加权最小二乘法改进的ARIMA预测线性部分,通过边界判定优化的CART预测非线性部分,并结合两者获得综合预测结果.在真实负载数据集下进行对比实验,结果表明,改进后的算法预测精度相比传统方法提高了15%以上,且对偏远值和不同的时间间隔都均有良好的适应性. 展开更多
关键词 计算机应用技术 时间序列 负载预测 最小二乘法 回归差分滑动平均模型 分类回归
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浙江中南部海雾预报决策树模型研究 被引量:4
13
作者 俞涵婷 廖晨昕 +1 位作者 王可欣 陈华忠 《海洋预报》 CSCD 北大核心 2020年第6期96-101,共6页
利用椒江大陈沿海航线上重要站点一江山岛、大陈站和头门岛2015—2018年2—6月的海雾历史观测资料和NCEP/NCAR FNL再分析资料,从海雾的成因中找出大气与海雾的关系。分析的影响因子包括:地面与高空温差(T1000 hPa—T2 m)、(T925 hPa—T2... 利用椒江大陈沿海航线上重要站点一江山岛、大陈站和头门岛2015—2018年2—6月的海雾历史观测资料和NCEP/NCAR FNL再分析资料,从海雾的成因中找出大气与海雾的关系。分析的影响因子包括:地面与高空温差(T1000 hPa—T2 m)、(T925 hPa—T2 m)、(T850 hPa—T2 m)、(T975 hPa—T2 m)和1000 hPa相对湿度,低层上升速度分析等。结论如下:(1)暖湿气流本身强弱对大雾无影响,温差才是形成大雾的重要因素,近地层的逆温有利于大雾形成,越低层逆温越强越有利于大雾形成;(2)大雾形成时所需相对湿度基本集中在90以上,950 hPa上较弱的上升速度利于大雾的形成,散度条件对海雾的影响差别不大;(3)通过训练集数据参与模型的建立,模型整体的学习准确率为0.85。将此测试集数据运用于2019年2—6月的大雾数据检验中,成功率为0.8。决策树模型建立的海雾判别流程可在业务中用于浙中南有无海雾的判别。 展开更多
关键词 浙江 海雾 分类回归 决策模型
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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
14
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 决策预测模型 头部动力学响应 分类回归决策(cart)
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基于数据分类重建的风电机组故障预警方法 被引量:22
15
作者 刘帅 刘长良 甄成刚 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1-11,共11页
为预警风电机组潜在故障、增强机组出力安全性,基于监控和数据采集(SCADA)系统,提出一种异常数据重建的风电机组故障预警方法。首先,充分利用同风场风机SCADA数据,分别重建输入类与输出类目标机组数据,克服了部分数据信息丢失、数据异... 为预警风电机组潜在故障、增强机组出力安全性,基于监控和数据采集(SCADA)系统,提出一种异常数据重建的风电机组故障预警方法。首先,充分利用同风场风机SCADA数据,分别重建输入类与输出类目标机组数据,克服了部分数据信息丢失、数据异常问题;其次,使用提取的代表性数据建立故障预警模型,所得预警模型更贴近机组运行动态特性;最后,采用改进的衰退指标预警潜在故障,直观展示机组阶段性衰退程度。案例研究中使用某风电场SCADA故障数据,并使用3种标准确定所提策略参数设定值,结果表明可至少提前3周预警风电机组齿轮箱潜在故障,验证了所提故障预警方法的时效性。 展开更多
关键词 故障预警方法 梯度提升回归 高斯混合模型 数据分类重建 衰退指标
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融合多尺度分割与CART算法的矸石山提取 被引量:4
16
作者 赵慧 汪云甲 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第22期222-225,248,共5页
结合多尺度分割和CART算法的特性,提出一种新的目标信息提取方法。其基本思想是将小尺度分割与大尺度分割相结合,将影像分割成一系列同质性对象;以同质性对象为基本单元选择训练样本,后利用CART算法提取目标信息。实验结果表明:与单纯... 结合多尺度分割和CART算法的特性,提出一种新的目标信息提取方法。其基本思想是将小尺度分割与大尺度分割相结合,将影像分割成一系列同质性对象;以同质性对象为基本单元选择训练样本,后利用CART算法提取目标信息。实验结果表明:与单纯像素级的CART算法相比,该方法可有效减少提取结果的噪声,一定程度上排除了其他地类对目标信息的干扰,提取精度显著提高。 展开更多
关键词 多尺度分割 分类回归(cart) 矸石山 目标提取
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基于互补模型的汉语重音检测 被引量:3
17
作者 倪崇嘉 刘文举 徐波 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第23期20-23,共4页
针对现有汉语重音检测方法正确率较低的问题,利用声学、词典和语法相关特征的不同分类器组合,基于Boosting分类回归树+条件随机场的互补模型,提出一种改进的汉语重音检测方法。在ASCCD语料库上的实验结果表明,该方法能获得84.9%的重音... 针对现有汉语重音检测方法正确率较低的问题,利用声学、词典和语法相关特征的不同分类器组合,基于Boosting分类回归树+条件随机场的互补模型,提出一种改进的汉语重音检测方法。在ASCCD语料库上的实验结果表明,该方法能获得84.9%的重音检测正确率,相比基于神经网络+决策树的基线系统提高2.7%。 展开更多
关键词 重音 互补模型 Boosting分类回归 条件随机场 神经网络 支持向量机
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基于C&R树的上市公司财务危机预警研究 被引量:2
18
作者 张鹏 刘勇波 李明 《会计之友》 北大核心 2015年第4期48-51,共4页
随着经济的全球化和大数据时代的到来,企业的风险意识也进一步加强,上市公司都迫切需要时刻把握其财务状况。故从资产管理能力、盈利能力、营运能力、偿债能力和成长能力五个方面构建了上市公司财务危机预警指标体系,并基于PCA和数据挖... 随着经济的全球化和大数据时代的到来,企业的风险意识也进一步加强,上市公司都迫切需要时刻把握其财务状况。故从资产管理能力、盈利能力、营运能力、偿债能力和成长能力五个方面构建了上市公司财务危机预警指标体系,并基于PCA和数据挖掘技术构建了财务危机预警模型,来对企业的财务状况进行判别。通过利用C&R树、Logistic回归、C5、CHAID、SVM、决策列表、QUEST、神经网络、贝叶斯网络等方法分别建模。比较发现,基于C&R树的预警模型具有更好的精确度,并根据该模型的分析结果,给出了相应的预防对策及建议。 展开更多
关键词 财务危机 主成分分析法(PCA) 分类回归(C&R) 预警模型
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基于互补模型的汉语韵律间断自动检测
19
作者 倪崇嘉 刘文举 徐波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第12期242-246,共5页
自动韵律间断检测和标注对语音理解和语音合成有十分重要的作用。提出了利用声学、词典和语法相关特征的互补模型方法检测汉语韵律间断。该方法具有下列优点:(1)摒弃了声学相关特征和词典、语法相关特征的独立性假设;(2)互补模型方法不... 自动韵律间断检测和标注对语音理解和语音合成有十分重要的作用。提出了利用声学、词典和语法相关特征的互补模型方法检测汉语韵律间断。该方法具有下列优点:(1)摒弃了声学相关特征和词典、语法相关特征的独立性假设;(2)互补模型方法不仅在特征层上利用当前音节的上下文信息,而且在模型层次上利用了当前音节的上下文信息。在ASCCD语料库上验证了该方法能够获得90.34%的韵律间断的检测准确率,较基线系统有6.09%的提高。 展开更多
关键词 韵律间断 互补模型 Boosting分类回归 条件随机场 神经网络 支持向量机
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白塔堡河底泥DOM组成结构的荧光光谱与多元统计模型表征 被引量:16
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作者 刘东萍 高红杰 +2 位作者 崔兵 于会彬 杨芳 《环境工程技术学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期249-257,共9页
利用三维荧光光谱,结合平行因子(PARAFAC)分析、层次聚类分析(HCA)和分类回归树(CART)模型,以东北典型城镇化河流——白塔堡河为研究对象,分别在该河的农村段、城镇段和城市段采集表层底泥样品,研究表层底泥中溶解性有机质(DOM)的荧光组... 利用三维荧光光谱,结合平行因子(PARAFAC)分析、层次聚类分析(HCA)和分类回归树(CART)模型,以东北典型城镇化河流——白塔堡河为研究对象,分别在该河的农村段、城镇段和城市段采集表层底泥样品,研究表层底泥中溶解性有机质(DOM)的荧光组分,分析荧光组分空间特征,识别DOM特征的关键因子,并辨识污染源。结果表明:白塔堡河底泥DOM中包含6个DOM荧光组分,即类富里酸(C1)、微生物代谢产物(C2)、类胡敏酸(C3)、类色氨酸(C4)、类酪氨酸(C5)、酚类物质(C6);白塔堡河城镇段DOM荧光物质浓度最高,城市段次之,农村段最低;白塔堡河农村段底泥DOM以内源为主,城镇段与城市段受陆源和内源物质的双重影响;白塔堡河底泥污染程度为城镇段>城市段>农村段,底泥DOM呈现出农村段、城镇段和城市段分异特征;类酪氨酸与类富里酸是识别底泥DOM特征的2个关键因子。 展开更多
关键词 溶解性有机质(DOM) 三维荧光光谱(EEMs) 平行因子(PARAFAC)分析 分类回归(cart)模型 城镇化河流
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