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Ground Ozone Level Prediction Using Machine Learning 预览
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作者 Zhiying Meng 《软件工程与应用(英文)》 2019年第10期423-431,共9页
Because of the increasing attention on environmental issues, especially air pollution, predicting whether a day is polluted or not is necessary to people’s health. In order to solve this problem, this research is cla... Because of the increasing attention on environmental issues, especially air pollution, predicting whether a day is polluted or not is necessary to people’s health. In order to solve this problem, this research is classifying ground ozone level based on big data and machine learning models, where polluted ozone day has class 1 and non-ozone day has class 0. The dataset used in this research was derived from the UCI Website, containing various environmental factors in Houston, Galveston and Brazoria area that could possibly affect the occurrence of ozone pollution [1]. This dataset is first filled up for further process, next standardized to ensure every feature has the same weight, and then split into training set and testing set. After this, five different machine learning models are used in the prediction of ground ozone level and their final accuracy scores are compared. In conclusion, among Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, AdaBoost, and Support Vector Machine (SVM), the last one has the highest test score of 0.949. This research utilizes relatively simple methods of forecasting and calculates the first accuracy scores in predicting ground ozone level;it can thus be a reference for environmentalists. Moreover, the direct comparison among five different models provides machine learning field an insight to determine the most accurate model. In the future, Neural Network can also be utilized to predict air pollution, and its test scores can be compared with the previous five methods to conclude the accuracy of Neuron Network. 展开更多
关键词 GROUND OZONE Pollution MACHINE Learning Classification Logistic Regression DECISION Tree Random Forest ADABOOST Support Vector MACHINE
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Predicting Tuberculosis Treatment Relapse: A Decision Tree Analysis of J48 for Data Mining 预览
2
作者 Arnold P. Dela Cruz Gilbert M. Tumibay 《电脑和通信(英文)》 2019年第7期243-251,共9页
Tuberculosis remains an important problem in public health that threatens the world, including the Philippines. Treatment relapse continues to place a severe problem on patients and TB programs worldwide. A significan... Tuberculosis remains an important problem in public health that threatens the world, including the Philippines. Treatment relapse continues to place a severe problem on patients and TB programs worldwide. A significant reason for the development of decline is poor compliance with medical treatments. The objectives of this research are to generate a predictive data mining model to classify the treatment relapse of TB patients and to identify the features influencing the category of treatment relapse. The TB patient dataset is applied and tested in decision tree J48 algorithm using WEKA. The J48 model identified the three (3) significant independent variables (DSSM Result, Age, and Sex) as predictors of category treatment relapse. 展开更多
关键词 Data Mining DECISION TREE J48 TUBERCULOSIS WEKA
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面向非一致决策表的决策树构造方法研究 预览
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作者 许美玲 张丽华 郭步 《嘉兴学院学报》 2019年第6期38-44,共7页
针对非一致决策表所描述的条件属性值相同但决策值不同的数据样本,以决策树数据挖掘方法为研究对象,将非一致决策表转换成多值决策表,采用不纯度函数和不确定性相关指标设计贪心选择策略,根据贪心选择设计决策树构造算法并构造决策树.... 针对非一致决策表所描述的条件属性值相同但决策值不同的数据样本,以决策树数据挖掘方法为研究对象,将非一致决策表转换成多值决策表,采用不纯度函数和不确定性相关指标设计贪心选择策略,根据贪心选择设计决策树构造算法并构造决策树.结果表明,此法所提的权值和贪心选择指标生成的决策树规模比已有的最大权值贪心选择指标生成的决策树规模更小. 展开更多
关键词 非一致决策表 决策树 多值决策 贪心算法
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分类回归树在航天测控数据关联规则分析中的应用 预览
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作者 熊宇虹 严云红 +3 位作者 郑庆晖 刘云翔 荣祺 舒明磊 《空间电子技术》 2019年第5期71-75,共5页
发现参数间的关联规则对预测航天器系统状态和改进航天器系统设计都有着重要的意义。如何发现参数间的关联规则是航天测控数据分析中的一个难点问题。针对该问题,在概述小波分析和分类回归树基本原理的基础上,提出了一种基于分类回归树... 发现参数间的关联规则对预测航天器系统状态和改进航天器系统设计都有着重要的意义。如何发现参数间的关联规则是航天测控数据分析中的一个难点问题。针对该问题,在概述小波分析和分类回归树基本原理的基础上,提出了一种基于分类回归树的分析方法。该方法首先采用小波分析技术对参数数据进行去噪声处理,然后用随机采样的方法把数据分为训练数据集和检验数据集两部分,再构建一个分类回归树模型并用训练数据集训练该模型,随后用检验数据集对该模型进行检验,在对检验结果好坏进行评价并确认获得较好结果的基础上,对分类回归树模型进行解析,并最终得出参数间的关联规则。最后运用仿真数据对上述方法进行了实例验证,结果表明该方法能较好地分析出参数间的关联规则。 展开更多
关键词 分类回归树 关联规则 决策树 小波分析 航天器
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基于CART的高校教师亚健康决策模型构建 预览
5
作者 易俗 张一川 殷慧文 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2019年第8期173-178,共6页
传统高校教师亚健康评估缺乏时效性、客观性、高效性。利用大数据技术建立了亚健康决策模型,以支持高校教师亚健康状态的评估与预测。首先针对高校教师亚健康影响因素进行多维分析,构建亚健康多维影响概念模型,其次对样本数据特征进行... 传统高校教师亚健康评估缺乏时效性、客观性、高效性。利用大数据技术建立了亚健康决策模型,以支持高校教师亚健康状态的评估与预测。首先针对高校教师亚健康影响因素进行多维分析,构建亚健康多维影响概念模型,其次对样本数据特征进行分析及数据预处理,在此基础上,利用CART算法给出亚健康决策模型建模的详细过程。最后,给出基于Spark的并行实现过程及实验验证。高校教师亚健康概念模型客观反映教师亚健康评估因素,决策树模型能够支持高校教师亚健康预测分析,实验验证该模型的有效性、即时性、准确性。 展开更多
关键词 高校教师 亚健康 分类与回归树算法 大数据 决策树
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基于决策树的河南省主要水库水质影响因素分析
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作者 王国重 李中原 +2 位作者 张继宇 左其亭 程焕玲 《武汉大学学报:工学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期774-781,共8页
为了探寻影响水库水环境的主要因素,以河南省38座水库作为典型,根据其2012年的水质监测数据,采用CART决策树方法,以其中的28座为训练集,通过Modeler特征选择选出7个主要影响因素作为变量,水库水质为目标变量,建立模型,并用全部38座水库... 为了探寻影响水库水环境的主要因素,以河南省38座水库作为典型,根据其2012年的水质监测数据,采用CART决策树方法,以其中的28座为训练集,通过Modeler特征选择选出7个主要影响因素作为变量,水库水质为目标变量,建立模型,并用全部38座水库对模型进行了验证,结果表明:模型训练的准确率为100.0%,验证的准确率为94.74%;破碎度对模型的影响程度为0.43,单位面积农药施用量、单位面积施肥量、单位面积工业产值、人口密度、单位面积工业废水排放量等5个因素对模型的影响程度均为0.11,单位面积GDP对模型的影响最小,仅有0.02.决策树方法可以应用于水库的水质影响因素研究. 展开更多
关键词 决策树 CART 水库 水质 影响因素
改进决策树的无人机空战态势估计 预览
7
作者 赵克新 黄长强 +1 位作者 魏政磊 王乐 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期66-73,共8页
针对无人机空战态势估计中存在的多参数、非线性、实时性问题,提出了一种改进决策树思想的态势估计推理方法.首先,通过结合无人机与敌机的状态参量作为决策树模型的输入,确保态势估计的依据中包含交战双方的信息,为无人机态势估计的结... 针对无人机空战态势估计中存在的多参数、非线性、实时性问题,提出了一种改进决策树思想的态势估计推理方法.首先,通过结合无人机与敌机的状态参量作为决策树模型的输入,确保态势估计的依据中包含交战双方的信息,为无人机态势估计的结果的合理性提供理论依据;然后,建立4类态势结果作为决策树模型的输出,以满足态势响应快速性的要求,根据影响空空导弹攻击区的状态参量,对比相同状态参量下,无人机与敌机的评价指标值的大小,构建对应的空战态势分类指标.建立了空战态势分类规则,作为决策树的推理规则,在决策树的节点对态势不断细化.最后,针对决策树中未开发分支引入反推理规则,在未知情形下提高学习能力.通过对不同的典型空战场景:一对一、一对二和二对二,进行仿真验证,并将结果与贝叶斯推理法进行全面比较,通过分析,所提方法用时5.39 s,准确度为80%,贝叶斯推理法用时11.63 s,准确度为60%.准确的实验结果表明所提方法比贝叶斯推理方法的评估速度更快,准确度更高. 展开更多
关键词 决策树 无人机 态势估计 空空导弹 决策 模型分析
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基于决策树的HEVC SCC帧内编码快速算法
8
作者 黄胜 司朋涛 +1 位作者 张倩云 肖傲 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期420-427,共8页
为减少HEVC屏幕内容编码的编码时间,提高编码效率,本文提出了一种基于决策树的HEVC屏幕内容帧内编码快速CU划分和简单PU模式选择的算法。对视频序列特性分析,提取有效的特征值,生成决策树模型。使用方差、梯度信息熵和像素种类数用于生... 为减少HEVC屏幕内容编码的编码时间,提高编码效率,本文提出了一种基于决策树的HEVC屏幕内容帧内编码快速CU划分和简单PU模式选择的算法。对视频序列特性分析,提取有效的特征值,生成决策树模型。使用方差、梯度信息熵和像素种类数用于生成CU划分决策树,使用平均非零梯度、像素信息熵等用于生成PU模式分类决策树。在一定深度的决策树模型中,通过对相应深度的CU的特征值的计算快速决策当前CU的划分与PU模式的类型。这种利用决策树做判决的算法通过减少CU深度和PU的模式遍历而降低编码复杂度,达到快速帧内编码的效果。实验结果表明,与HEVC屏幕内容的标准算法相比,该算法在峰值信噪比(PSNR)平均下降0.05 dB和码率平均增加1.15%的情况下,能平均减少30.81%的编码时间。 展开更多
关键词 HEVC屏幕内容编码(HEVCSSC) 帧内编码 CU划分 PU模式选择 决策树
基于决策类划分多变量决策树天气户外运动分析实例 预览
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作者 黄俊南 《太原师范学院学报:自然科学版》 2019年第1期39-43,62共6页
使用决策类划分的新型多变量决策树算法,对选用的东南沿海天气与户外运动相关典型数据进行决策分析,简便有效地构造出相关决策树.验证了算法的有效性、准确性和高效性,同时提出了简单的优化数据方法,也证明了新算法的内敛性.
关键词 决策树 多变量 决策类 算法分析
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采用马氏决策过程和后验克拉美罗下界的多被动式移动传感器长期调度方法 预览
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作者 徐公国 单甘霖 段修生 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期125-133,150共10页
针对多被动式移动传感器协同工作时跟踪精度不稳定等问题,提出了一种基于多步预测的移动传感器长期调度方法。该方法结合部分可观马尔科夫决策过程(POMDP)构建多传感器调度模型,并基于后验克拉美罗下界(PCRLB)建立了传感器调度过程中的... 针对多被动式移动传感器协同工作时跟踪精度不稳定等问题,提出了一种基于多步预测的移动传感器长期调度方法。该方法结合部分可观马尔科夫决策过程(POMDP)构建多传感器调度模型,并基于后验克拉美罗下界(PCRLB)建立了传感器调度过程中的单步与长期代价函数;为有效减少计算复杂度,利用大量无迹采样粒子来近似估算长期代价值;通过将多约束非线性调度问题转化为决策树优化问题,可快速获取传感器长期调度方法,并给出了一种基于分支定界技术的改进决策树搜索算法。实验结果表明,所提方法能够实现移动式传感器的合理调度,在决策步长为2时,其目标跟踪精度相较于短期调度可平均提升6.08%;改进搜索算法的求解速度也更加迅速,能够有效满足在线调度的实时性要求。 展开更多
关键词 移动传感器 传感器调度 部分可观马尔科夫决策过程 后验克拉美罗下界 决策树
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基于新型多变量决策树算法人为二义性数据冲突的一种解决方案 预览
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作者 黄俊南 《宁夏师范学院学报》 2019年第4期76-80,共5页
针对现实世界同等数据与人为变换数据可能产生二义性冲突的情况,提出了一种解决二义性冲突的方案.为选用的数据集进行离散化方式处理,设定初始取值点并变换数据,循环执行新型多变量算法获取冲突数据,补充取值点重划数据区域直至没有二... 针对现实世界同等数据与人为变换数据可能产生二义性冲突的情况,提出了一种解决二义性冲突的方案.为选用的数据集进行离散化方式处理,设定初始取值点并变换数据,循环执行新型多变量算法获取冲突数据,补充取值点重划数据区域直至没有二义性数据.这种二义性冲突解决方案快速便捷且易于理解,是对新型多变量算法在此方面的一种有效补充. 展开更多
关键词 决策树 二义性 IRIS 多变量 决策类 数据集
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基于AdaBoost的潜射防鱼雷诱饵干扰效果预测研究 预览
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作者 范学满 张会 《指挥控制与仿真》 2019年第3期52-56,共5页
鱼雷来袭时,潜艇通常通过发射诱饵和规避机动进行防御。根据本艇、诱饵和鱼雷的相对态势,实时、准确地预判诱饵的干扰效果即鱼雷能否发现本艇,对本艇进一步防御决策具有重要意义。目前,基于经验的预测无法保证准确率的要求,基于在线仿... 鱼雷来袭时,潜艇通常通过发射诱饵和规避机动进行防御。根据本艇、诱饵和鱼雷的相对态势,实时、准确地预判诱饵的干扰效果即鱼雷能否发现本艇,对本艇进一步防御决策具有重要意义。目前,基于经验的预测无法保证准确率的要求,基于在线仿真的预测无法保证实时性要求。对此,采用机器学习将该问题转化为典型的二分类问题,以本艇、诱饵和鱼雷的相对态势作为分类特征,通过离线仿真生成训练数据集,以错误率降低剪枝决策树(Reduced Error Pruning Tree, REPTree)作为基分类器,构建了基于自适应增强(Adaptive Boosting,AdaBoost)的诱饵干扰效果预测模型。实验结果表明,模型具有良好的鲁棒性和准确性。 展开更多
关键词 作战辅助决策 决策树 集成学习 自适应增强法
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智能人机对弈五子棋机器人设计 预览
13
作者 吴晏奇 陈大磊 +1 位作者 王宇 宋华军 《电子器件》 CAS 北大核心 2019年第4期968-972,共5页
随着人工智能技术的发展,脱离手机和电脑的实战化游戏机器人成为当前研究的热点。结合智能化模式识别和机械控制算法,设计了一套低成本简易化的五子棋人机对弈系统。设计的系统采用设计的智能图像处理方法、五子棋决策树算法,通过STM32... 随着人工智能技术的发展,脱离手机和电脑的实战化游戏机器人成为当前研究的热点。结合智能化模式识别和机械控制算法,设计了一套低成本简易化的五子棋人机对弈系统。设计的系统采用设计的智能图像处理方法、五子棋决策树算法,通过STM32主控系统控制数字舵机执行落子动作,进而完成人机对弈。设计的系统简化了机械臂控制的复杂度并提高了落子的准确度。实际测试表明,系统实现了一体化运行,完成五子棋人机对弈的功能。 展开更多
关键词 图像识别 决策树 五子棋 机械臂
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关于南昌市社区“五全六能”楼/院式养老模式影响因素的决策树分析 预览
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作者 李翔 李范德 +5 位作者 刘星 魏毓 乔栩 刘洋 周跃平 黄河浪 《南昌大学学报:医学版》 CAS 2019年第2期80-85,共6页
目的结合南昌市养老现况和社区可提供的资源,对社区“五全六能”楼/院式养老模式的影响因素进行决策树分析,旨在提出养老模式的最佳推行方案,为养老者更好地改善养老条件。方法对4个社区中养老相关的管理者260人进行问卷调查和座谈,并... 目的结合南昌市养老现况和社区可提供的资源,对社区“五全六能”楼/院式养老模式的影响因素进行决策树分析,旨在提出养老模式的最佳推行方案,为养老者更好地改善养老条件。方法对4个社区中养老相关的管理者260人进行问卷调查和座谈,并对结果进行决策树分析。结果被调查对象的应答率为99.23%。建立的决策树模型最终有8个变量进入,获得7层、21个节点,其中购物情况是模式适应性最重要的影响因素。树状图的其他节点包括了邻里帮扶情况、社区通讯网络、附近公共交通设施、社区娱乐与运动场所、应急救助反应能力、健康管理电子系统、物业维修条件;重要性排序结果显示,排在前3位的依次为购物情况、邻里帮扶、社区通讯网络。结论针对性地对购物情况、邻里帮扶情况、社区通讯网络进行改进将更好地推动“五全六能”楼/院式养老模式的运行。 展开更多
关键词 老龄化 养老模式 决策树 现况调查 南昌
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融合GINI指数的C4.5算法的分类研究 预览
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作者 聂斌 李欢 +3 位作者 罗计根 杜建强 周丽 黄强 《江西师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第5期469-472,共4页
信息增益率倾向于取值数较少的属性和产生不平衡的划分,GINI指数偏向于取值数较多的属性且区间趋于平衡的划分.基于此,该文提出融合GINI指数的C4.5改进算法,首先计算候选属性的信息增益率和GINI指数,其次计算信息增益率和GINI指数的比值... 信息增益率倾向于取值数较少的属性和产生不平衡的划分,GINI指数偏向于取值数较多的属性且区间趋于平衡的划分.基于此,该文提出融合GINI指数的C4.5改进算法,首先计算候选属性的信息增益率和GINI指数,其次计算信息增益率和GINI指数的比值,最后筛选出比值最大的属性作为划分结点,改进了C4.5算法的不足.以10次10折交叉验证准确率和运行时间为评价指标,通过5组UCI数据测试改进算法性能,并与ID3、C4.5和CART算法对比实验.实验结果表明:融合GINI指数的C4.5算法减轻了属性取值多少对划分结点选择的影响,并且缓和了划分区间的不平衡,提高了分类准确率和运行效率,算法更加稳定,可行有效. 展开更多
关键词 C4.5算法 GINI指数 决策树 中医药信息
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典型机器学习算法在脂肪肝分类预测研究中的实现与比较 预览 被引量:1
16
作者 余秋燕 赵莹 +1 位作者 孙继佳 邵建华 《数理医药学杂志》 2019年第1期1-3,共3页
目的:实现和比较5种常见的机器学习算法在脂肪肝分类预测研究中的应用。方法:通过主成分分析对数据的体检指标进行降维,然后应用决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯网络和随机森林算法,分别构建脂肪肝分类预测模型,对1956例体检数据... 目的:实现和比较5种常见的机器学习算法在脂肪肝分类预测研究中的应用。方法:通过主成分分析对数据的体检指标进行降维,然后应用决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯网络和随机森林算法,分别构建脂肪肝分类预测模型,对1956例体检数据进行脂肪肝的分类预测。结果:决策树分类模型在脂肪肝分类预测上的准确率最高,达到70.14%,其次是支持向量机和神经网络模型,处于68%左右的水平。结论:本文所研究的典型算法在脂肪肝分类的预测上具有较为可靠分类预测能力,但决策树模型在应用小样本数据上表现出了优势;同时,还发现臀围(HIP)和甘油三酯(TG)可能与脂肪肝分类关联密切。 展开更多
关键词 脂肪肝 主成分分析 决策树 神经网络 支持向量机 贝叶斯网络 随机森林
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基于缴费行为轨迹追踪的渠道风险监控模型 预览
17
作者 李捞扒 邹阳 曾晓勤 《微型电脑应用》 2019年第4期65-70,共6页
电费收取过程中的第三方缴费渠道隐藏着巨大的风险监控漏洞,对电网企业构成严重的资金安全隐患。在已明确风险类型、成因机理和表现形式的基础之上,从追踪客户的缴费行为轨迹出发,提出了一个针对缴费渠道的风险监控模型。先分析客户缴... 电费收取过程中的第三方缴费渠道隐藏着巨大的风险监控漏洞,对电网企业构成严重的资金安全隐患。在已明确风险类型、成因机理和表现形式的基础之上,从追踪客户的缴费行为轨迹出发,提出了一个针对缴费渠道的风险监控模型。先分析客户缴费行为记录并追踪其缴费行为轨迹,使用决策树算法与正则表达式相结合的方法判断出客户潜在的风险类型;然后确定各风险类型的评估指标,建立递阶的评估指标体系;最后使用加权最小二乘法创建风险评估模型,计算渠道各风险类型的风险指数,进而得到渠道的各风险排名。该模型将定性识别与定量评估分离,可以有效地监管渠道风险且获得了可信度较高的评估结果。 展开更多
关键词 风险评估 轨迹追踪 决策树算法 回归分析 加权最小二乘法
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复杂背景下高分辨率电镜的小环藻识别 预览
18
作者 邓杰航 王晓宇 +3 位作者 赵建 刘超 康晓东 顾国生 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第1期167-172,共6页
针对复杂背景的藻类图像较难进行图像分割,难于识别的问题,提出一种基于复杂背景和高分辨率电子显微镜的小环藻识别方法。对藻类图像进行切片处理,以藻类中心为原点进行极坐标变换,得到无复杂背景干扰的感兴趣区域ROI(region of interes... 针对复杂背景的藻类图像较难进行图像分割,难于识别的问题,提出一种基于复杂背景和高分辨率电子显微镜的小环藻识别方法。对藻类图像进行切片处理,以藻类中心为原点进行极坐标变换,得到无复杂背景干扰的感兴趣区域ROI(region of interest);对ROI提取局部二值模式、主成分分析系数、熵、Hu矩、互信息和结构相似度等特征;用获得的特征训练C4.5决策树并对不同藻类图像进行识别处理。实验结果表明,所提方法能够有效识别复杂背景下高分辨电镜的小环藻。 展开更多
关键词 藻类识别 复杂背景 小环藻 多特征提取 决策树
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基于数据挖掘的汽车排放检测结果与使用特点关联性分析 预览
19
作者 阮文就 储江伟 《交通节能与环保》 2019年第5期16-20,共5页
本文利用SQLServer2008作为数据库管理及数据挖掘平台,并建立了一个基于约10万条在用汽车排放检测数据的决策树挖掘模型。数据挖掘结果指出,使用年限与车辆排放状态有着密切的关联性。随着使用年限的增加,在用汽车排放检测不合格率也逐... 本文利用SQLServer2008作为数据库管理及数据挖掘平台,并建立了一个基于约10万条在用汽车排放检测数据的决策树挖掘模型。数据挖掘结果指出,使用年限与车辆排放状态有着密切的关联性。随着使用年限的增加,在用汽车排放检测不合格率也逐步增加,排放检测的不合格率从使用年限区间(一)的2.96%逐渐增加至区间(五)的18.31%。另外,使用年限在6年以内,营运车的排放检测不合格率是非营运车的排放检测不合格率的2倍以上,因此应分别对这两种不同使用性质的车辆采用不同的检车周期,非营运车辆的检车周期应放宽于营运车辆,以减轻非营运车车主的检车负担以及节省相关费用;在使用年限大于6年,可以采用同一检车周期以便于车辆管理部门的管理工作。 展开更多
关键词 数据挖掘 决策树 使用性质 使用年限 汽车排放检测
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基于校园大数据的学生行为特征分析与预测方法 预览
20
作者 李铁波 《重庆理工大学学报:自然科学》 CAS 北大核心 2019年第7期201-206,共6页
如何有效挖掘学生行为数据是提升学生信息化管理水平的重要内容。针对目前学生信息化管理平台不完善、挖掘精度低的问题,结合决策树、神经网络以及朴素贝叶斯算法建立组合模型,建立基于Spark的学生行为分析与预测平台;同时,以学生消费... 如何有效挖掘学生行为数据是提升学生信息化管理水平的重要内容。针对目前学生信息化管理平台不完善、挖掘精度低的问题,结合决策树、神经网络以及朴素贝叶斯算法建立组合模型,建立基于Spark的学生行为分析与预测平台;同时,以学生消费规律、生活习惯以及学习情况等校园行为作为大数据来源,进行预测分析和实例验证。结果表明:该模型预测结果与实际情况相吻合,平均预测误差不超过5%,验证了所用方法的有效性,可根据学生行为特性分析其行为规律,指导学生行为向全面健康方向发展。 展开更多
关键词 数据挖掘 校园大数据 学生行为 预测模型 决策树
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