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基于图像金字塔的离线签名鉴别技术 认领
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作者 张淑婧 《电脑知识与技术:学术版》 2020年第16期193-194,197,共3页
手写签名鉴别已广泛应用于日常中的方方面面,现阶段对于离线手写签名鉴别技术的研究仍在发展中。首先对手写签名图像生成图像金字塔,再对图像金字塔中的每一层图像提取局部二值模式算子,最终形成基于图像金字塔局部二值模式的多维特征... 手写签名鉴别已广泛应用于日常中的方方面面,现阶段对于离线手写签名鉴别技术的研究仍在发展中。首先对手写签名图像生成图像金字塔,再对图像金字塔中的每一层图像提取局部二值模式算子,最终形成基于图像金字塔局部二值模式的多维特征。采用决策树及梯度提升树两种分类器对公开数据库CEDAR中签名进行鉴别实验,两种分类器得到AER分别为13.21%和10.89%。实验结果表明,对签名图像建立空间金字塔能够有效提高签名鉴别成功率。 展开更多
关键词 签名鉴别 图像金字塔 局部二值模式 决策树 梯度提升树
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A New Approach of Time Series Variation Based on Power Links and Field Association Words 认领
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作者 Zohair S. Malki El-Sayed Atlam +3 位作者 Talal H. Noor Ahmad Reda Alzighaibi Ghada Elmarhomy Abdallah A. Mohamed 《电脑和通信(英文)》 2020年第3期72-85,共14页
This paper has proposed a new methodology extracting stability classes of field association words depending on automatically power link analysis to enhance the precision of decision tree. In this paper, we have studie... This paper has proposed a new methodology extracting stability classes of field association words depending on automatically power link analysis to enhance the precision of decision tree. In this paper, we have studied the effects of the time variation based on the frequencies of specific words called field association words that connected to documents using power link in a specific period. The stability classes have referred to the popularity of field association words based on the change of time in a given period. The new approach has evaluated by conducting experiments simulating results of 1575 files (about 5.16 MB). Based on these experiments, it has turned out that, the F-measure for ascending, stable and descending classes have achieved 93.6%, 99.8% and 75.7%, respectively. These results mean that F-measure was increasing by 12%, 4% and 34% than traditional methods because of the power link analysis. 展开更多
关键词 Information RETRIEVAL Time CHANGING POWER Link Analysis Field Association WORDS DECISION Tree
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面向对象的GF-1卫星影像苹果树种植面积遥感提取研究——以山地丘陵地区的栖霞市为例 认领
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作者 秦泉 王冰 +3 位作者 李峰 王昊 赵红 舒美君 《沙漠与绿洲气象》 2020年第2期129-136,共8页
国产高分卫星1号(简称GF-1)可提供高空间分辨率遥感数据,这为实现精准农业提供良好的数据保障。但是,其在复杂地形作物遥感提取方面的适用性仍需要进一步探索和分析。因此,以山地丘陵地形为主的栖霞市为研究区,基于GF-1影像数据利用面... 国产高分卫星1号(简称GF-1)可提供高空间分辨率遥感数据,这为实现精准农业提供良好的数据保障。但是,其在复杂地形作物遥感提取方面的适用性仍需要进一步探索和分析。因此,以山地丘陵地形为主的栖霞市为研究区,基于GF-1影像数据利用面向对象分类法提取苹果树的种植面积和空间分布信息。研究结果表明:引入植被覆盖度和坡度信息的面向对象决策树分类方法(简称优化分类方法)能够有效提高苹果树种植面积的遥感提取精度为94.1%,生产精度和用户精度分别为87.3%和90.3%。相比于最大似然监督分类和无辅助信息的面向对象决策树分类方法,优化分类方法遥感提取面积精度分别提高了17.4%和0.3%,生产精度分别提高了10.1%和2.6%,用户精度分别提高了10.1%和2.8%。该研究成果以期为GF-1卫星数据在山地丘陵地区的果园信息遥感提取提供基本的技术支撑和实践经验。 展开更多
关键词 GF-1 面向对象 决策树 苹果树 山地丘陵
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面向差分隐私保护的随机森林算法 认领
4
作者 李远航 陈先来 +2 位作者 刘莉 安莹 李忠民 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期93-101,共9页
数据挖掘中的隐私保护问题是目前信息安全领域的研究热点之一。针对隐私保护要求下的分类问题,提出一种面向差分隐私保护的随机森林算法RFDPP-Gini。将随机森林与差分隐私保护相结合,在隐私信息得到保护的同时提高分类的准确率。以CART... 数据挖掘中的隐私保护问题是目前信息安全领域的研究热点之一。针对隐私保护要求下的分类问题,提出一种面向差分隐私保护的随机森林算法RFDPP-Gini。将随机森林与差分隐私保护相结合,在隐私信息得到保护的同时提高分类的准确率。以CART分类树作为随机森林中的单棵决策树,使用Laplace机制和指数机制添加噪声并选择最佳分裂特征。实验结果表明,RFDPP-Gini算法既能处理离散型特征又能处理连续型特征,在Adult和Mushroom数据集上的分类准确率最高分别达86.335%和100%,且在加入噪声后算法的分类准确率下降幅度极小。 展开更多
关键词 隐私保护 差分隐私 随机森林 决策树 CART分类树
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基于模糊决策的随机森林算法 认领
5
作者 史金余 杨泽宇 谢兄 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第8期2207-2212,共6页
为减轻现有随机森林算法中重要度低的属性对分类结果的影响,提出一种基于模糊决策的随机森林算法(FRF)。根据随机森林中对决策树设置的属性重要度的值,舍去重要度较低的属性,把完全生长的决策树转化为模糊决策树。由叶子结点中各个类别... 为减轻现有随机森林算法中重要度低的属性对分类结果的影响,提出一种基于模糊决策的随机森林算法(FRF)。根据随机森林中对决策树设置的属性重要度的值,舍去重要度较低的属性,把完全生长的决策树转化为模糊决策树。由叶子结点中各个类别被赋予的相应权重和类别分布情况,计算得到能够判定样本类别的概率;进行随机森林算法优化,提高分类正确率。实验结果表明了优化后的随机森林算法方法在UCI标准数据集上的有效性,分类正确率得到了提高。 展开更多
关键词 决策树 随机森林 模糊决策 分类器 属性重要度
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无人驾驶车通过高速公路闸口区的方法研究 认领
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作者 熊莹 毛雪松 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1263-1269,共7页
高速公路闸口区域内,由于周围车辆行为的随机性,传统路径规划和智能决策方法不能实现无人驾驶车辆的安全行驶。针对这一问题,提出一种决策树的结构化控制模型,通过控制速度使车辆沿预定路径安全驶过闸口区。首先给出高速闸口区场景参数... 高速公路闸口区域内,由于周围车辆行为的随机性,传统路径规划和智能决策方法不能实现无人驾驶车辆的安全行驶。针对这一问题,提出一种决策树的结构化控制模型,通过控制速度使车辆沿预定路径安全驶过闸口区。首先给出高速闸口区场景参数、闸口区收费窗口到匝道之间路径预定义方法和车辆模型;在此基础上提出决策树的结构化控制模型,控制速度实现车辆安全行驶,并采用纯追踪法使车辆沿预定路径通过闸口区;最后通过计算机仿真创建随机道路环境,验证决策树控制模型的安全性和车辆速度的连续性、加减速度的可执行性。结果表明,无人驾驶车辆在周围车辆遵守交通规则的前提下,通过决策树控制模型控制车身速度可实现安全通过高速公路闸口区,并且车辆速度、加减速度均符合交通规则且在车辆可执行范围内。 展开更多
关键词 路径规划 决策树 无人驾驶 智能决策 类人行为驾驶
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决策树算法用于动态决策服务器推送机制的可行性研究与分析 认领
7
作者 罗明皓 李伟 《计算机与数字工程》 2020年第4期899-904,共6页
传统B/S架构基于HTTP协议,是一种无状态的通信方式,渐渐不能满足人们对实时通信的质量需求。服务器推送技术基于Ajax、comet技术,可以实现Web服务器与客户端之间的实时通信。论文采用决策树算法中的经典算法C4.5和CART算法,使用可以描... 传统B/S架构基于HTTP协议,是一种无状态的通信方式,渐渐不能满足人们对实时通信的质量需求。服务器推送技术基于Ajax、comet技术,可以实现Web服务器与客户端之间的实时通信。论文采用决策树算法中的经典算法C4.5和CART算法,使用可以描述真实场景的模拟数据训练集构建决策树,根据不同推送方式的特点,不同的应用场景选择不同的推送方式,并使用测试集进行性能测试。实验结果表明,C4.5和CART运用在服务器推送方式动态决策问题上,基本能满足相应场景下推送方式的合理决策,能表现出良好性能,较单一推送方式能合理利用网络资源。 展开更多
关键词 服务器推送 决策树 动态决策
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基于三支决策粗糙集思想的RFM客户细分模型 认领
8
作者 陈昭君 阎瑞霞 彭连贵 《计算机与数字工程》 2020年第2期361-366,371共7页
针对传统的客户细分模型在指标权重确定中过度依赖专家经验导致主观性较强的问题,运用基于粗糙集和三支决策理论的属性权重确定方法构建新的客户细分模型。首先,基于粗糙集和三支决策理论的权重确定方法求得RFM模型中三个指标的权重;其... 针对传统的客户细分模型在指标权重确定中过度依赖专家经验导致主观性较强的问题,运用基于粗糙集和三支决策理论的属性权重确定方法构建新的客户细分模型。首先,基于粗糙集和三支决策理论的权重确定方法求得RFM模型中三个指标的权重;其次,借鉴三支决策思想将各属性按等级划分成三类,共能产生27类属性组合,根据各属性权重的大小确定不同属性组合的价值类型,并基于各类属性组合的价值高低排序,对决策树进行前向剪枝;最后构建客户细分决策树,提取基于RFM模型的客户细分规则,通过实例分析验证该模型的有效性。结果表明:相较于其他客户细分模型,基于三支决策思想的RFM模型兼顾了客户细分的粒度和精度,同时具有很好的分类效果,为企业提供了一种新的客户细分思路。 展开更多
关键词 RFM模型 粗糙集 三支决策 决策树 客户细分
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决策分类器在空气质量数据分析中的实证对比 认领
9
作者 付悦 夏小娜 《计算机技术与发展》 2020年第7期174-179,共6页
分别使用传统统计学方法与机器学习方法对北京市空气质量状况展开实证分析,研究"判别分析""决策树""支持向量机"和"随机森林"四种分类方法对于同一数据集的分类结果。为了研究该问题,首先对传... 分别使用传统统计学方法与机器学习方法对北京市空气质量状况展开实证分析,研究"判别分析""决策树""支持向量机"和"随机森林"四种分类方法对于同一数据集的分类结果。为了研究该问题,首先对传统分类方法构建的判别分析分类器与机器学习分类方法构建的三类分类器进行了理论介绍,随后以4∶1的比例将北京市空气质量状况数据分为训练集与测试集,使用训练集构建分类器,对构建的分类器进行优化处理后,使用测试集进行分析及预测,根据预测结果对传统分类方法与机器学习分类方法进行详细实证对比和评价。采用传统分类方法与机器学习分类方法分别构建数据分类器,并应用于空气质量数据的统计和分析中,可为其他周期以及其他地区的空气质量研究提供方法支持,也可为类似数据的有效分类提供技术指导。 展开更多
关键词 判别分析 决策树 随机森林 支持向量机 决策分类器 空气质量
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文章速递基于决策树算法的安徽省油菜产量气象限制因子分析及预测模型研究 认领
10
作者 杨小兵 杨晨 +1 位作者 任重 杨峻 《湖北农业科学》 北大核心 2020年第16期158-160,180,共4页
为分析气象因子对安徽省油菜(Brassica napus L.)产量的影响,构建适用于油菜单位面积产量预测模型,利用1999—2018年安徽省78个站点的地面气象观测资料及2000—2018年78个县(市、区)的油菜单位面积产量数据,采用决策树算法对影响油菜产... 为分析气象因子对安徽省油菜(Brassica napus L.)产量的影响,构建适用于油菜单位面积产量预测模型,利用1999—2018年安徽省78个站点的地面气象观测资料及2000—2018年78个县(市、区)的油菜单位面积产量数据,采用决策树算法对影响油菜产量的气象因子进行分析,筛选因子基于支持向量机建立油菜产量预测模型。结果表明,影响油菜产量的主要气象因子是成熟期湿润指数、蕾薹期平均气温、苗期湿润指数、开花期湿润指数,预测模型的预测值与实测值的均方根误差为402 kg/hm2,拟合指数为0.72。 展开更多
关键词 油菜(Brassica napus L.) 气象 决策树 支持向量机 预测
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文章速递基于AdaBoost集成学习的窃电检测研究 认领
11
作者 游文霞 申坤 +3 位作者 杨楠 李清清 吴永华 李黄强 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第19期151-159,共9页
针对传统窃电检测中单一分类方法的不足,提出一种基于AdaBoost集成学习的窃电检测算法。首先利用训练集对决策树、误差逆传播神经网络、支持向量机和k最近邻四种方法进行训练对比,提出决策树作为AdaBoost集成学习算法的弱学习器。其次... 针对传统窃电检测中单一分类方法的不足,提出一种基于AdaBoost集成学习的窃电检测算法。首先利用训练集对决策树、误差逆传播神经网络、支持向量机和k最近邻四种方法进行训练对比,提出决策树作为AdaBoost集成学习算法的弱学习器。其次通过绘制不同学习率下的分类错误率曲线,确定AdaBoost集成学习算法的学习率和弱学习器个数。最后利用爱尔兰智能电表数据集中的居民用电数据对所提算法进行测试评估,将AdaBoost集成学习算法与决策树、k最近邻、误差逆传播神经网络、支持向量机等各类单一强学习算法对比。结果表明基于AdaBoost集成学习的窃电检测算法在准确率、命中率、误检率等检测指标中最优,灵敏性分析验证了基于AdaBoost集成学习的窃电检测方法的有效性。 展开更多
关键词 AdaBoost 窃电检测 集成学习 决策树 爱尔兰数据集
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文章速递基于FY4遥感数据的森林火灾判别研究 认领
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作者 熊得祥 谭三清 +2 位作者 张贵 吴鑫 杨志高 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期42-50,共9页
【目的】为提高森林火灾监测的时效性,利用我国新一代静止气象卫星FY4的遥感数据,研究对森林火灾监测的技术和方法。【方法】以贵州省为研究区,利用FY4遥感数据,对FY4的14个波段进行火点样本的波段特征、波段间相关系数、波段组合OIF指... 【目的】为提高森林火灾监测的时效性,利用我国新一代静止气象卫星FY4的遥感数据,研究对森林火灾监测的技术和方法。【方法】以贵州省为研究区,利用FY4遥感数据,对FY4的14个波段进行火点样本的波段特征、波段间相关系数、波段组合OIF指数计算,并对判别森林火灾相关的云、水体、林地、火点4类地物进行光谱特征分析,采用支持向量机对OIF指数排名前10的波段组合进行地物分类精度验证,筛选出最适合进行森林火灾判别的波段组合。构建最小距离模型、马氏距离模型、支持向量机以及决策树模型进行森林火灾判别,利用中国森林防火网森林火灾数据,以判别精度(D)、多分误差(M)、漏分误差(O)为模型的评价指标,对4个模型进行精度验证,筛选出最优的森林火灾判别模型。【结果】1)筛选出最适合进行森林火灾判别的波段组合是(B7,B8,B12),其支持向量机地物分类精度为99.21%,Kappa系数为0.855,是进行森林火灾判别地物分类精度最高的波段组合,与最优波段组合筛选结果一致。2)4个模型的森林火灾判别精度都超过了85%,其中决策树模型判别森林火灾的精度为100%。【结论】基于FY4遥感数据决策树模型的构建,提高了森林火灾监测的时效性,对保护森林资源、减少人民生命财产损失具有重要的意义。 展开更多
关键词 风云四号 森林火灾判别 决策树模型 支持向量机 光谱指数
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连锁便利店分档研究 认领
13
作者 陶浩 吴旦 田考聪 《江苏商论》 2020年第1期16-19,共4页
为了了解连锁便利店的经营状况,为企业制定有针对性的决策提供依据,论文通过基于熵权的TOPSIS法和有序样品聚类,对某连锁品牌150家门店的经营能力进行综合排序、分级,最后对分出的等级进行决策树预测。结果该连锁便利店可划分为5个等级... 为了了解连锁便利店的经营状况,为企业制定有针对性的决策提供依据,论文通过基于熵权的TOPSIS法和有序样品聚类,对某连锁品牌150家门店的经营能力进行综合排序、分级,最后对分出的等级进行决策树预测。结果该连锁便利店可划分为5个等级,并构建出包含4个节点的决策树模型,优店、较优店、良店、差店,决策树模型对其总体预测准确率为91.11%。结论是在综合考虑便利店的运营能力和稳定性的基础上,建立了一套对连锁便利店全面的合理性评价细则,可帮助决策者有效洞察企业经营状况,为国内连锁便利店运营研究提供一套崭新的理念与可借鉴的框架。 展开更多
关键词 连锁便利店 熵权 TOPSIS法 有序样品聚类 决策树
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基于AdaBoost-DT算法的电力市场串谋行为识别研究 认领
14
作者 张海生 曹喆 +2 位作者 杨昌海 骆雲鹏 华回春 《电力工程技术》 2020年第2期152-158,共7页
针对电力市场中购电商串谋的识别方法定性分析居多,实时性不高的问题,文中提出基于AdaBoost-DT算法的串谋行为智能识别方法,将AdaBoost-DT集成分类算法用于串谋识别中,解决了串谋行为难以量化识别的问题。从串谋机理出发,设计了一套基... 针对电力市场中购电商串谋的识别方法定性分析居多,实时性不高的问题,文中提出基于AdaBoost-DT算法的串谋行为智能识别方法,将AdaBoost-DT集成分类算法用于串谋识别中,解决了串谋行为难以量化识别的问题。从串谋机理出发,设计了一套基于任意2个购电商之间的串谋识别指标体系。面对数据不均衡问题,采用过采样法对训练数据集进行增广,利用AdaBoost-DT分类算法训练串谋行为智能识别模型。最后,以月度交易数据为支撑进行算例分析,采用接收者操作特性曲线(ROC)和接收者操作特性曲线下的面积(AUC值)评价模型的识别效果。实验结果表明,该串谋行为识别方法的准确率较高且实时性较好,充分验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 电力市场 串谋 过采样 决策树 AdaBoost-DT
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面向图书主题分类的随机森林算法的应用研究 认领
15
作者 孙彦雄 李业丽 边玉宁 《计算机技术与发展》 2020年第6期65-70,共6页
针对传统随机森林算法对文本特征提取质量不高导致分类效果差的问题,提出一种对图书等大数据量文本信息文本的改进的随机森林算法。又由于传统随机森林决策树质量难以保证,提出一种加权投票提高决策树质量的机制。算法主要由两方面组成... 针对传统随机森林算法对文本特征提取质量不高导致分类效果差的问题,提出一种对图书等大数据量文本信息文本的改进的随机森林算法。又由于传统随机森林决策树质量难以保证,提出一种加权投票提高决策树质量的机制。算法主要由两方面组成,一方面是基于文本主题特征提取的Tr-K方法,目的是提高文本主题特征的质量与代表性;另一方面是基于bootstrap抽样时遗留的1/3袋外数据提出的验证机制。文中采用的是20 Newsgroups数据集和来自于搜狗实验室提供的中文分类语料库,中英文两种数据集充分考虑了该模型的泛化性,并在实验中验证了不同数据集下较传统随机森林算法拥有更优秀的分类能力。Python环境下的实验数据表明,该方法在文本分类中相对于C4.5、KNN、SVM、原始随机森林算法可以取得更好的结果。 展开更多
关键词 图书文本分类 随机森林 Tr-K方法 TRk-SW-RF模型 主题分类 决策树
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基于改进射线法和决策树的压缩机排气温度控制系统 认领
16
作者 曾华鹏 刘通 +2 位作者 周曦国 汤莉 王鹏 《天津师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2020年第3期75-80,共6页
为提高涡旋压缩机的安全性和运行效率,基于改进射线法和决策树算法设计了一种压缩机排气温度控制系统.系统硬件采用STM32为监控核心,软件基于改进射线法和决策树设计.通过实时采集相关温度信息,利用改进射线法判定工况所在区域,并结合... 为提高涡旋压缩机的安全性和运行效率,基于改进射线法和决策树算法设计了一种压缩机排气温度控制系统.系统硬件采用STM32为监控核心,软件基于改进射线法和决策树设计.通过实时采集相关温度信息,利用改进射线法判定工况所在区域,并结合决策树提供有针对性的控制策略.实验结果表明,本系统可以根据相应工况采取对应的控制策略,排气温度可控制在设定值±2℃内. 展开更多
关键词 涡旋压缩机 STM32 射线法 决策树 排气温度
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一种改进的随机森林在医疗诊断中的应用 认领
17
作者 庞泰吾 胡春燕 尹钟 《软件》 2020年第7期159-163,共5页
快速地建立预测模型并且完成准确的分类在某些特殊的医疗诊断场合下具有重要的意义。从连续特征离散化入手,本文提出了一种改进的随机森林算法。之后使用改进的算法建立了分类模型,并在三个常用的医疗数据集上进行了实验。实验结果表明... 快速地建立预测模型并且完成准确的分类在某些特殊的医疗诊断场合下具有重要的意义。从连续特征离散化入手,本文提出了一种改进的随机森林算法。之后使用改进的算法建立了分类模型,并在三个常用的医疗数据集上进行了实验。实验结果表明改进的随机森林算法不仅运行时间显著缩减,同时预测精度也得到了提升。更进一步的,初始的连续特征经过离散化之后变得简洁明了,这可以方便研究人员的理解。 展开更多
关键词 随机森林 连续特征离散化 决策树 算法改进 医疗诊断 分类算法
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基于C4.5决策树的HTTPS加密流量分类方法 认领
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作者 邹洁 朱国胜 +1 位作者 祁小云 曹扬晨 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第S01期381-385,共5页
HTTPS协议基于原本不具有加密机制的HTTP协议。将其与SSL/TLS协议组合,在传输数据之前,客户端与服务器端之间进行一次SSL/TLS握手,并协商通信过程中使用的加密套件,以安全地交换密钥并且实现双方的身份验证,建立安全通信线路后,对HTTP... HTTPS协议基于原本不具有加密机制的HTTP协议。将其与SSL/TLS协议组合,在传输数据之前,客户端与服务器端之间进行一次SSL/TLS握手,并协商通信过程中使用的加密套件,以安全地交换密钥并且实现双方的身份验证,建立安全通信线路后,对HTTP应用协议数据进行加密传输,防止通信内容被窃听和篡改。传统的基于有效载荷的方法已无法处理加密流量,基于流量特征和机器学习的加密流量分类和分析成为目前的主流方法,其通过建立监督学习模型,在保证加密完整性的条件下,基于网络流数据特征工程,应用C4.5决策树算法,在局域网环境中对腾讯网中应用HTTPS加密数据传输流进行分析,可有效实现对该网站HTTPS加密流量进行模块内容的精确分类。 展开更多
关键词 HTTPS SSL/TLS 加密流量 决策树 分类
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基于GA-BP神经网络模型鉴别2型糖尿病性周围神经病变的分类模型研究 认领
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作者 黄仕鑫 浦科学 +1 位作者 桑祎莹 罗亚玲 《解放军医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期73-78,共6页
目的以临床检查指标建立2型糖尿病性周围神经病变(DPN)的遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络模型并评价其诊断性能。方法收集重庆医科大学附属医院2016年1-12月收治的DPN患者2240例和非DPN患者2632例,采用SPSS 21.0对两组患者的41项... 目的以临床检查指标建立2型糖尿病性周围神经病变(DPN)的遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络模型并评价其诊断性能。方法收集重庆医科大学附属医院2016年1-12月收治的DPN患者2240例和非DPN患者2632例,采用SPSS 21.0对两组患者的41项临床检验指标进行单因素分析,选取有统计学意义的变量37项,采用R软件构建决策树、贝叶斯模型,采用MATLAB 2014a软件构建BP神经网络和GA-BP神经网络模型,通过各项评估参数比较这4个模型的优劣。结果决策树模型的测试样本准确率为93.4%,贝叶斯模型为70.0%,BP神经网络模型为98.9%,GA-BP神经网络模型为99.5%;工作特征曲线下面积分别为0.93、0.72、0.99、0.99;约登指数分别为0.87、0.59、0.98、0.98。结论GA-BP神经网络模型对DPN有很好的计算机辅助诊断作用,但仍须进一步进行临床试验。 展开更多
关键词 糖尿病性周围神经病变 决策树 贝叶斯模型 BP神经网络 遗传算法
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决策树算法在健康监测设备自动连接中的应用 认领
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作者 高雄 葛艳红 《自动化与仪表》 2020年第6期74-79,共6页
针对老年用户使用多个健康监测设备过程中每次都要手动连接智能手机的痛点,提出了通过决策树ID3算法训练用户行为模型,预测用户行为,自动连接用户将要使用的设备,还针对用户可能变化的行为习惯提出了改进决策树算法的策略。试验表明,决... 针对老年用户使用多个健康监测设备过程中每次都要手动连接智能手机的痛点,提出了通过决策树ID3算法训练用户行为模型,预测用户行为,自动连接用户将要使用的设备,还针对用户可能变化的行为习惯提出了改进决策树算法的策略。试验表明,决策树算法构建的用户行为模型,对用户的行为预测准确率较高。将决策树算法应用于预测用户将要连接的健康监测设备,并自动连接设备,提升了用户体验,降低了用户的健康监测设备使用成本。 展开更多
关键词 设备自动连接 决策树 人体健康监测 行为预测
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