基于属性相关性的决策树规则生成算法

决策树方法因结构简单、便于理解和具有较高的分类精度而在数据挖掘中被广泛采用,其规则生成算法实现对决策树规则的提取和化简。属性相关性分析的基本思想是计算某种度量,用于量化属性与给定概念的相关性。提出了一种基于属性相关性的c4．5决策树规则生成算法c—c4．5rules,可替代c4．5原有的规则生成算法。c—c4．5rules在对规则进行化简时充分考虑了属性之间的关联性,实验表明该算法在保持原有分类精度的前提下,能有效提高规则生成时的计算速度和效率。     

基于冰情图的极地SAR海冰图像分割

冰情图在极区安全航行、气候研究等方面具有重要价值,但其存在不能提供像素级的定位信息、对密集度的估计较粗略等缺陷。基于此,提出一种基于冰情图的边缘保持区域型MRF分割方法。依据冰情图从SAR图像中提取子图像,进行SRAD滤波、分水岭初始分割、区域型MRF分割,合并各子图像得到最终分割结果,实现人工解译和计算机解译的结合,得到像素级的结果,具有物体边缘定位准确、分割效率高、可并行化处理等优点。实验结果表明,该方法对极区SAR海冰图像均具有良好的分割效果。     

基于决策树方法的云南省森林分类研究

森林分类对于理解森林生态系统结构和功能具有重要意义。由于云南省地形和森林类型复杂,首先按云南省的16个行政区划将全省Landsat TM影像分为对应的16个区域。以TM波段1~5和7,以及由植被指数、缨帽变换、主成分变换、DEM组成的18个变量组,统计训练样本光谱值均值变化和光谱值与频率间的关系。利用交点计算公式计算类间最佳分类界点进而建立决策树,逐一分离各区的所有森林类型,将分类结果合并得到云南省阔叶林、针叶林和针阔混交林类型分布图。最后将分类结果与监督分类中的最大似然比法的分类结果进行对比。结果表明:监督分类的总体分类精度为74.39%,Kappa系数为0.63,决策树方法的总体分类精度为86.61%,Kappa系数为0.80,说明决策树方法可以提取高精度的云南省森林类型,进而为该区域森林叶面积指数和生物量反演等研究提供基础数据支持。     

改进的遗传算法用于极化合成孔径雷达影像非监督分类

H/α-Wishart分类方法是目前常用且较为有效的极化SAR影像分类方法,但其分类精度还有待改善。研究一种基于遗传算法的极化SAR影像的分类方法,该方法根据极化SAR影像Cloude特征分解的特征值,采用H/α平面进行初分类,然后采用遗传算法迭代进行再次分类。针对遗传算法“早熟”和收敛速度慢的问题,结合H/α平面图对遗传算法的变异算子进行了改进,以利用极化散射机理缩小变异范围,改善算法收敛速度。采用NASA-JPL实验室的极化SAR数据以及中国电子科技集团38研究X波段原型样机的高分辨率极化SAR数据进行实验,结果表明:该方法极化SAR影像分类精度优于H/α-Wishart分类方法。     

决策树分类法及其在土地覆盖分类中的应用

基于决策树分类算法在遥感影像分类方面的深厚潜力,探讨了3种不同的决策树算法(UDT、MDT和HDT)。首先对决策树算法结构、算法理论进行了阐述,然后利用决策树算法进行遥感土地覆盖分类实验,并把获得的结果与传统统计分类法进行比较。研究表明,决策树分类法有诸多优势,如:相对简单、明确、分类结构直观,另外,与以假定数据源呈一固定概率分布,然后在此基础上进行参数估计的常规分类方法相比,决策树属于严格“非参”,对于输入数据空间特征和分类标识具有更好的弹性和鲁棒性(Robust)。     

基于决策树的协同进化分类算法研究

针对当前分类算法还存在的诸如伸缩性不强、可调性差、缺乏全局优化能力等问题,该文提出了一种有效的用于数据挖掘分类任务的方法--基于决策树的协同进化分类算法.实验结果表明该方法获得了更高的预测准确率,产生了更小的规则集.     

基于决策树的协同进化分类算法研究

针对当前分类算法还存在的诸如伸缩性不强、可调性差、缺乏全局优化能力等问题,该文提出了一种有效的用于数据挖掘分类任务的方法——基于决策树的协同进化分类算法。实验结果表明该方法获得了更高的预测准确率,产生了更小的规则集。     

基于改进决策树分类算法的遥感影像分类研究

针对现有分类器对遥感影像分类结果存不准确的问题,本文提出了一种基于决策树分类器的遥感影像分类方法,该方法以复合决策树Boost Tree思想为基础,首先利用分形理论中的毯模型提取遥感影像的纹理特征,根据遥感影像分类的特点,构造新的单棵决策树生成算法对遥感影像进行分类。以北京市五环内区域为研究区,使用landsat7 ETM数据源,实现了基于分形纹理特征、光谱特征的改进决策树分类。实验结果表明：通过毯模型提取的纹理特征可以很好地表达表面特征,辅以该纹理信息的改进决策树分类精度相比于只用光谱信息进行分类的精度有一定的提高,改善了分类效果。     

基于C5.0的遥感影像决策树分类实验研究

决策树算法是一种非参数化、非线性的监督分类法。以2010年8月1日Landsat TM影像为基础遥感信息源,以内蒙古自治区赤峰市中部巴林右旗、林西县、克什克腾旗、翁牛特旗交汇处的区域为研究区,通过多次修改完善训练样本数据集,然后把6个原始波段和NDVI、主成分分析后的前3个主分量、常用8个纹理特征以及3个地形特征等共21个特征变量组合成5个不同特征变量组合,采用典型决策树算法C5.0进行了遥感影像分类实验,与最大似然分类结果进行对比。结果表明:C5.0决策树的分类结果优于最大似然结果,尤其是特征变量组合恰当的时候,能够有效利用相关辅助信息,因而最终的分类结果更能满足用户需求。     

基于决策树算法的医疗大数据填补及分类仿真

从大数据的基本特点和医疗大数据研究现状出发,分析处理过程中存在的问题,提出在决策树算法下的医疗大数据填补及分类方法.分析医疗数据的关联规则,采用关联分析(Apriori)算法和频繁模式树(Frequent Pattern Growth,FP-Growth)算法挖掘数据.以挖掘数据为基础填补其中的缺失数据,按照医疗数据特...     

SAR Sea Ice Image Segmentation Method based on Low Rank Sparse Representation and Improved MRF Model

Accurate segmentation of Synthetic Aperture Radar (SAR)images is the premise of interpreting the distribution information of sea ice.However the existing segmentation methodsare seriously interfered by speckle noise,which leads to high segmentation error and low reliability interpreting results.In this paper,a novel sea ice SAR image segmentation method based on low rank sparse representation is proposed,firstly sparse components are extracted from the source image by using robust principal component,and then bilateral filter is used to enhance the image details.Due to the MRF segmentation model based on fixed potential function cannot accurately reflect the relevance between the areas,MRF segmentation model based on interactive potential function is built to segment the sea ice image accurately.A series of Radarsat satellites data are tested to validate performance of the proposed method,the results show that compare with traditional segmentation algorithms,the proposed method algorithm can not only maintain the connectivity of the image better,but also has higher segmentation accuracy.     

图像分类中变形决策树的应用

介绍了利用平均色、代表色和轮廓线分布的联合图像特征,使用决策树建立图像分类模型方法。该方法使用变形的决策树来改善决策树的分类学习效率。实验数据表明效果显著,在对分类效果影响不大的情况下,有效提高了使用效率。     

空间分类规则挖掘的一种决策树算法

空间分类规则挖掘是空间数据挖掘研究的一个重要领域。文章提出一个空间分类规则挖掘问题，并为解决该问题介绍了一种空间分类规则挖掘的决策树算法。     

Dynamic Feature Extraction of Sea Ice in SAR Imagery

The Marginal Ice Zone (MIZ) consists of different ice types,which makes it very dynamic.The dynamic features of sea ice in SAR imagery show as numerous curves in random orientations and scales.According to these curve features,the paper use middle scales coefficients of the curvelet transform which gives an optimal sparse representation of singularities along smooth curves at multi-scale and multi-direction to design a dynamic feature extraction method in SAR imagery.The feature is related to the mean and GLCM energy of curvelet coefficients magnitude and its neighborhood.The MIZ getting from the proposed feature has an obvious improvement of accuracy comparing with the MIZ getting from the SIC data.The results demonstrate that it is an effective way to extract dynamic feature of sea ice.It can be used as the first step of the detection of MIZ,also used as an effective parameter in sea ice analysis model and environment prediction model.     

基于决策树的泉州湾沿海防护林动态变化研究

通过对福建泉州湾沿海防护林信息提取及变化检测,分析了泉州湾沿海防护林近20 a来的变化情况,为泉州地区防护林建设和保护提供科学的决策依据。利用遥感对地观测技术,采用决策树分类法对泉州湾沿海防护林进行分类及变化检测。结果表明:1987~2008年的21 a间,泉州湾沿海防护林面积净增537.23 hm²,增加了20.5%;防护林以阔叶林为主,占了70%~80%。总的看来,阔叶林、针叶林的面积在不断增加,红树林面积经历了先减后增的过程;但局部地区出现了防护林减少的情况,如泉州的丰泽区和石狮沿海,因城市扩展导致的土地成片开发占用了大片防护林。虽然泉州湾沿海防护林面积有所增长,但其空间分布不尽合理,并不能有效地保护泉州沿海经济发达地区。因此,下一步工作考虑如何根据检测结果作出调整,充分发挥泉州湾沿海防护林的作用。     

基于决策树分层分类法的粉煤灰堆场信息提取研究

粉煤灰污染环境,危害人类健康。应用遥感方法快速、实时、准确地识别粉煤灰堆场信息,对保护环境和人类健康具有重要意义。通过分析包头市辖区内典型地物的光谱信息,基于Landsat 5 TM影像数据,采用决策树分层分类法对研究区内的粉煤灰堆场进行提取实验。首先,分析研究区内典型地物的光谱特征,对不同地物之间的关系进行比较。其次,建立决策树,利用土壤调节植被指数(SAVI)、改进归一化差异水体指数(MNDWI)、归一化建筑指数(NDBI)以及光谱阈值法对图像进行了分类。最后利用形状特征和空间位置特征等对分类图像进行后处理,分类精度达到70.7%。实验结果表明:该方法适合粉煤灰堆场信息的自动提取,结合目视解译能够达到较高的识别精度。     

极化SAR图像地物分类方法综述

极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar, PolSAR)是一种微波成像雷达,它不受天气、光线以及云层的影响,能够实现全天时、全天候的成像.因此,极化SAR图像已经成为遥感图像地物分类的主要数据源之一.本文从技术方法的角度出发,论述了近年来国内外极化SAR图像地物分类的方法及应用,从技术原理、实验效果等方面进行介绍,并对极化SAR图像地物分类的发展趋势进行分析.     

决策树分类技术研究

决策树分类是一种重要的数据分类技术。ID3、C4．和EC4．5是建立决策树的常用算法,但目前国内对一些新的决策树分类算法研究较少。为此,在消化大量文献资料的基础上,研究了CART、SLIQ、SPRINT、PUBLIC等新算法,对各种决策树分类算法的基本思想进行阐述,并分析比较了各种算法的主要特性,为数据分类研究者提供借鉴。     

基于决策树分类器的归纳并行算法

分类决策树的归纳是一种重要的数据挖掘算法。本文重点介绍了两种基于并行算法的分类决策树的构造算法,并对它们的适用性及特点作了分析。     

一种利用HY-2卫星扫描微波辐射计数据反演极地海冰密集度的算法

海洋二号卫星(HY-2)是中国第一颗海洋动力环境监测卫星,如何有效地利用海洋二号卫星扫描辐射计数据监测海冰成为亟待解决的问题。根据海冰与海水辐射特征,提出一种基于多频段双极化反演海冰密集度方法,该方法利用简化的辐射传输模型和地物参考点模拟亮温并逼近观测亮温。该方法与NASA Team 2和ABA算法具有很好的可比性。应用该方法,可以有效利用HY-2卫星反演海冰密集度,监测海冰边缘与面积变化。