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基于模糊C均值聚类和梯度提升决策树的护林员评价方法
被引量：
1
1
作者
丁鹏
徐爱俊
李义平
《河北农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期125-133,共9页
现有关于基层护林员科学、客观、精准的评价方法的研究十分缺乏,传统的人员绩效评价方法也不适用于护林员巡护情况的评价。本文以中国东南部某县级市的护林员为研究对象,自创1种基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)结果和FCM隶属度以...
现有关于基层护林员科学、客观、精准的评价方法的研究十分缺乏,传统的人员绩效评价方法也不适用于护林员巡护情况的评价。本文以中国东南部某县级市的护林员为研究对象,自创1种基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)结果和FCM隶属度以及梯度提升决策树相结合的护林员巡护情况评价方法。首先对护林员巡护情况数据集进行Z-Score标准化处理以提高算法的准确率和效率,其次以里程数、考勤率、耗时数和上报事件数为特征变量,使用FCM对巡护情况数据集进行聚类,确定基准月,并使用隶属度评价得分划定法计算基准月护林员评价得分,再通过梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)和基准月数据确定研究期内其他月份的护林员评价得分,最后对护林员巡护情况进行综合分析。研究结果表明,该方法可精准、清晰地划定护林员巡护情况评价得分;研究期内护林员整体巡护情况偏差,评价得分≤60分的人数占比较大;常驻护林员在研究期内巡护情况评价得分基本保持不变,偶尔上下波动,毫无提升。本文的方法从实际数据出发,对护林员巡护情况进行针对性的分析,使得护林员管理者可制定科学的管理方案,并以期为护林员巡护情况的评价方法提供新的方向和思路。
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关键词
护林员
评价方法
得分
模糊C均值聚类
隶属度
梯度提升决策树
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职称材料
题名
基于模糊C均值聚类和梯度提升决策树的护林员评价方法
被引量：
1
1
作者
丁鹏
徐爱俊
李义平
机构
浙江农林大学信息工程学院/浙江省林业
智能
监测与信息
技术
研究重点实验室
广东省广州市十力位置智能技术有限公司
出处
《河北农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期125-133,共9页
基金
国家自然科学基金项目(31670641)
浙江省科技重点研发计划(2018C02013)。
文摘
现有关于基层护林员科学、客观、精准的评价方法的研究十分缺乏,传统的人员绩效评价方法也不适用于护林员巡护情况的评价。本文以中国东南部某县级市的护林员为研究对象,自创1种基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)结果和FCM隶属度以及梯度提升决策树相结合的护林员巡护情况评价方法。首先对护林员巡护情况数据集进行Z-Score标准化处理以提高算法的准确率和效率,其次以里程数、考勤率、耗时数和上报事件数为特征变量,使用FCM对巡护情况数据集进行聚类,确定基准月,并使用隶属度评价得分划定法计算基准月护林员评价得分,再通过梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)和基准月数据确定研究期内其他月份的护林员评价得分,最后对护林员巡护情况进行综合分析。研究结果表明,该方法可精准、清晰地划定护林员巡护情况评价得分;研究期内护林员整体巡护情况偏差,评价得分≤60分的人数占比较大;常驻护林员在研究期内巡护情况评价得分基本保持不变,偶尔上下波动,毫无提升。本文的方法从实际数据出发,对护林员巡护情况进行针对性的分析,使得护林员管理者可制定科学的管理方案,并以期为护林员巡护情况的评价方法提供新的方向和思路。
关键词
护林员
评价方法
得分
模糊C均值聚类
隶属度
梯度提升决策树
Keywords
ranger
assessment method
score
fuzzy C-means
membership
gradient boosting decision tree
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊C均值聚类和梯度提升决策树的护林员评价方法
丁鹏
徐爱俊
李义平
《河北农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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