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物候特征辅助下的随机森林宏观尺度土地覆盖分类方法研究被引量：16: 1; 作者李治杨晓梅 +1 位作者孟樊范文义《遥感信息》 CSCD 2013年第6期48-55,共8页; 通过遥感技术获取大范围土地覆盖信息对于监测、理解和预测自然资源具有重要的科学意义。MODIS数据是当今宏观尺度土地覆盖研究的主要数据源。本文以河北省为研究区,应用MOD13Q1数据产品,构建MODIS NDVI时间序列,从中反演物候特征作为... 展开更多; 关键词随机森林组合分类器 NDVI时间序列物候学土地覆盖 MODIS; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于剪枝随机森林的电信行业客户流失预测被引量：7: 2; 作者邱一卉《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期817-823,共7页; 针对电信行业客户流失预测问题的复杂性,本文将能够处理大规模数据、容噪性能较好的组合分类器算法——随机森林方法应用于电信行业的客户流失预测中.针对影响组合分类器性能的关键指标——差异度,提出了一种新的基于随机森林相似度矩... 展开更多; 关键词客户流失预测随机森林组合分类器剪枝技术; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于高光谱图像技术的大豆品种无损鉴别被引量：12: 3; 作者柴玉华毕文佳 +2 位作者谭克竹张春雷刘春涛《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期86-93,共8页; 为解决传统大豆品种检测方法存在的效率低和精度差等问题，应用高光谱图像分析技术展开大豆品种甄别研究。采集10个品种（每品种100粒，共1000粒）大豆样本400．92—999．53nm的高光谱反射图像，分别进行中值平滑、多元散射校正和数据... 展开更多; 关键词大豆高光谱图像品种甄别 T—S模糊神经网络随机森林思想组合分类器; 在线阅读下载PDF 职称材料

大规模网络中基于集成学习的恶意域名检测被引量：4: 4; 作者马旸强小辉 +1 位作者蔡冰王林汝《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第11期170-176,共7页; 现有的恶意域名检测方案在处理大规模数据和多种类型的恶意域名时存在不足。为此,根据时间性、相关域名集合和对应IP三方面特征提出新的检测方案。使用并行化随机森林算法建立组合的域名检测分类器,以提高检测精确度及容错能力。实验结... 展开更多; 关键词恶意域名检测集成学习随机森林算法组合分类器大数据并行化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名物候特征辅助下的随机森林宏观尺度土地覆盖分类方法研究被引量：16: 1; 作者李治杨晓梅孟樊范文义; 机构东北林业大学林学院中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室中国科学院大学; 出处《遥感信息》 CSCD 2013年第6期48-55,共8页; 基金国家自然科学基金项目(40971224)和国家863课题(2012AA121201); 文摘通过遥感技术获取大范围土地覆盖信息对于监测、理解和预测自然资源具有重要的科学意义。MODIS数据是当今宏观尺度土地覆盖研究的主要数据源。本文以河北省为研究区,应用MOD13Q1数据产品,构建MODIS NDVI时间序列,从中反演物候特征作为参与分类的主要辅助信息,并采用随机森林分类方法进行宏观尺度土地覆被分类实验,并与单决策树(CART)进行对比分析。实验结果表明,物候特征辅助下的随机森林宏观尺度土地覆被分类方法的总体精度为87.2%,Kappa系数为0.83,比CART单一决策树精度提高了17.9%;应用物候特征参与分类,使得总体精度提高2.6%;其中,旱地和建筑用地精度分别提高了6.7%和11.9%。; 关键词随机森林组合分类器 NDVI时间序列物候学土地覆盖 MODIS; Keywords random forest multiple classifier system time series phenology land cover MODIS; 分类号 TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于剪枝随机森林的电信行业客户流失预测被引量：7: 2; 作者邱一卉; 机构厦门理工学院管理学院; 出处《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期817-823,共7页; 基金国家自然科学基金(71371162) 厦门理工学院高层次人才项目(YSK120162); 文摘针对电信行业客户流失预测问题的复杂性,本文将能够处理大规模数据、容噪性能较好的组合分类器算法——随机森林方法应用于电信行业的客户流失预测中.针对影响组合分类器性能的关键指标——差异度,提出了一种新的基于随机森林相似度矩阵的差异度测度,并在此基础上提出了一种改进的组合剪枝技术,对随机森林的基分类器进行剪枝,得到规模较小但泛化性能更优的基于剪枝随机森林的客户流失预测模型.实验结果表明,与其他方法相比,新的差异度测度方法更好地描述单个分类器之间的差异度,本文提出的基于剪枝随机森林的客户流失预测模型具有更高的预测准确率、更小的组合分类器规模和更好的效率,有望成为该领域一种可行且有效的方案.; 关键词客户流失预测随机森林组合分类器剪枝技术; Keywords customer-churn prediction random forest combined classifier pruning technology; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于高光谱图像技术的大豆品种无损鉴别被引量：12: 3; 作者柴玉华毕文佳谭克竹张春雷刘春涛; 机构东北农业大学电气与信息学院; 出处《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期86-93,共8页; 基金国家自然科学基金(31271911) 黑龙江省自然科学基金(ZD201303); 文摘为解决传统大豆品种检测方法存在的效率低和精度差等问题，应用高光谱图像分析技术展开大豆品种甄别研究。采集10个品种（每品种100粒，共1000粒）大豆样本400．92—999．53nm的高光谱反射图像，分别进行中值平滑、多元散射校正和数据标准归一化预处理去噪，提取样本图像中心30×30pixels感兴趣区域的平均光谱曲线和标准差曲线。分别以样本平均光谱值主成分得分、标准差光谱值主成分得分及两者结合作为模型输入，基于T—S模糊神经网络和随机森林思想组合分类器构建鉴别模型。经中值平滑的光谱平均值和标准差作输入，结合随机森林思想的组合分类模型鉴别效果最佳，训练集、测试集的平均鉴别率分别达99．6％和97．6％。结果表明，采用高光谱图像技术可实现大豆品种高精度无损鉴别。; 关键词大豆高光谱图像品种甄别 T—S模糊神经网络随机森林思想组合分类器; Keywords soybean seed hyperspectral image variety identification T-S fuzzy neural network random forest classifier; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名大规模网络中基于集成学习的恶意域名检测被引量：4: 4; 作者马旸强小辉蔡冰王林汝; 机构国家计算机网络应急技术处理协调中心江苏分中心; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第11期170-176,共7页; 文摘现有的恶意域名检测方案在处理大规模数据和多种类型的恶意域名时存在不足。为此,根据时间性、相关域名集合和对应IP三方面特征提出新的检测方案。使用并行化随机森林算法建立组合的域名检测分类器,以提高检测精确度及容错能力。实验结果表明,组合分类器的精确度和准确率均高于决策树分类器,新方案能够更有效地检测大规模网络中的恶意域名。; 关键词恶意域名检测集成学习随机森林算法组合分类器大数据并行化; Keywords malicious domain name detection ensemble learning random forests algorithm combined classifier big data parallelization; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	物候特征辅助下的随机森林宏观尺度土地覆盖分类方法研究	李治杨晓梅孟樊范文义	《遥感信息》 CSCD	2013	16	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于剪枝随机森林的电信行业客户流失预测	邱一卉	《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2014	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于高光谱图像技术的大豆品种无损鉴别	柴玉华毕文佳谭克竹张春雷刘春涛	《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2016	12	在线阅读下载PDF 职称材料
4	大规模网络中基于集成学习的恶意域名检测	马旸强小辉蔡冰王林汝	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2016	4	在线阅读下载PDF 职称材料