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1.
目的 分析在整合国际食品添加剂法典通用标准和法典区域产品标准中食品添加剂相关规定和指标的过程中运用整合决策树的可行性,为完善工作机制提出解决方案和建议。方法 通过尝试清理整合国际食品添加剂法典通用标准和四个2012年以前制定的亚洲区域产品标准中的食品添加剂规定,探讨整合决策树的可行性和局限性,并从实例中分析区域产品标准整合工作的关键点和难点。结果 整合决策树在通常情况下适用于国际食品添加剂法典通用标准和区域产品标准中的食品添加剂规定,但需解决区域产品标准整合过程中存在的特殊问题。结论 在整合国际食品添加剂法典通用标准和区域产品标准中可以使用整合决策树,此外需要先理清食品类别对应关系,在整合过程中注意以组类形式规定的食品添加剂,同时根据现有的工艺必要性,结合国际食品添加剂法典通用标准中具体指标制定修订的状态判断整合中应采用的食品添加剂最大使用量。 相似文献
2.
公路小半径曲线段外侧车道路侧事故概率预测 总被引:1,自引:1,他引:0
为降低小半径曲线段路侧事故概率,选取道路线形指标(圆曲线半径、硬路肩宽度、纵坡坡度、超高横坡度、圆曲线加宽)、路面状况(路面附着系数)、交通特性(车速、车型)8个路侧事故风险因素进行PC-crash仿真试验,收集12 800组数据.采用CHAID(Chi-squared automatic interaction detection)决策树技术识别了影响路侧事故发生的显著性风险因素,探讨各种风险因素之间交互作用对路侧事故的影响,并利用贝叶斯网络构建了路侧事故概率预测模型.根据概率模型预测结果,提出了路侧事故多发路段判别方法,并进行案例验证.研究结果表明:对路侧事故影响程度最大的显著性风险因素为车速,其次为圆曲线半径、车型、路面附着系数和硬路肩宽度;当80 km/hv≤100 km/h, 300 mR≤600 m时,设置硬路肩宽度≥1.5 m能够明显减少路侧事故风险;与小型客车相比,载重货车更易发生路侧事故,且硬路肩宽度对载重货车路侧事故有更显著的影响,当100 km/hv≤120 km/h, 300 mR≤600 m时,设置硬路肩宽度≥2.25 m能够明显减少载重货车路侧事故风险. 相似文献
3.
为实现快速步态状态判断,以更好地对下肢外骨骼进行高精度的步态识别和控制,进行了基于可穿戴惯性测量装置检测人体姿态变化的算法研究。通过对人体下肢的跌倒、转弯、蹲坐与起立等非周期性步态变化活动进行测算试验,获得了受试者实验过程中身体角度、下肢关节角速度和加速度变化等数据,随后应用随机森林等4种机器学习经典分类算法对受试者进行了活动识别对比分析,结果表明,决策树监督学习算法相对于其他算法,能够快速、准确地检测并判断出人体非周期性变化中的多种活动状态,历次识别精度均可达到99%以上,为可穿戴智能装备的开发与应用提供理论基础。 相似文献
4.
改进决策树的无人机空战态势估计 总被引:2,自引:1,他引:1
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. 相似文献
5.
《西安邮电学院学报》2019,(4):104-110
以智慧课堂教学策略设计为目的,提出建立基于知识点决策库,通过知识点为教学对象记录学习轨迹,根据信息熵构造了知识点决策树,从决策树的方法发现知识点学习轨迹和教学方法之间的关联关系,教学对象能够根据自己的知识点的学习记录状态选择合理的教学手段和教学内容。以教学案例为例,验证了智慧课堂教学策略方法可行。 相似文献
6.
7.
针对基于信息熵的决策树算法中存在多值属性偏向、连续属性处理不佳和时间复杂度较高等问题,提出一种基于离散比概念的决策树特征度量方法.首先采用K-means聚类算法对连续性数值属性进行离散化处理,其次利用属性在各个分类中的权重以及在整个条件属性中的权重比值,计算出该属性的离散比,避免了计算熵过程中复杂的对数运算,最后根据离散比的大小确定各个特征属性之间的拓扑结构,完成树的构建.结果表明,相较于K_C4.5和Id3_improved两种改进的决策树算法,基于离散比属性分割的算法能更有效地解决多值属性偏向,降低算法的时间复杂度,并且在实际产生的连续性数据集的分类应用上有进一步的突破. 相似文献
8.
随着国家对生态文明建设重视程度不断提高,人们对所住区域的地质环境承载能力越来越关心,也对地质环境承载力评价的方法提出了新的要求。本文引入机器学习方法 ,以地质环境承载力的评价理论为基础,提出了基于机器学习算法的地质环境承载力评价方法。通过梳理国内外地质环境评价相关成果,分析地质环境的各种评价要素,提炼出影响地质环境承载力的主控因素,在此基础上建立适合于机器学习的地质环境承载力评价指标体系,再结合机器学习方法,构建基于机器学习算法的地质环境承载力评价模型,对区域地质环境承载力进行评价,并以眉山市彭山区为例,进行承载力评价,为其他区域的地质环境承载力评价提供应用示范和评价方法。 相似文献
9.
为有效处理电网故障诊断过程的不确定和不完备信息,提出一种基于决策树与模糊推理脉冲神经膜系统的输电网故障诊断方法:首先采用权重网络分割法将电网分割为若干小型子网,再利用决策树算法对原始故障决策表进行训练,并约减故障信息,提取输电网故障产生式规则;然后利用模糊推理脉冲神经膜系统的强大知识并行推理和模糊信息处理能力,建立基于 FRSNPS 的故障诊断模型,实现输电网故障诊断;最后,以 IEEE14 节点标准系统为对象进行仿真实验和分析。实验结果表明,该方法在单类型和多类型故障信息丢失时,依然能够诊断出正确故障元件。 相似文献
10.
水体信息的高精度提取是区域水资源利用研究的基础和关键。为改善平原河网区水体遥感信息提取中城镇、阴影和裸土等像元混淆问题,基于多时相高分一号影像,提出时序归一化水体指数(NDWI)、归一化植被指数(NDVI)和近红外波段反照率信息相结合的决策树水体信息提取方法,并以江淮下游典型平原区开展实证研究。试验结果表明,多时相光谱信息的使用有效改善了阴影和裸土等像元的混淆,提高了较小水体的提取精度,总体精度为93%,Kappa系数为0.85,更合理地反映了水面率呈自西向东逐渐减少的空间特征,研究成果可为其他平原区水体信息提取提供借鉴。 相似文献