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分析了雷达信号属性的特点,阐明了决策树的构成,提出了基于决策树的雷达多属性分类方法。采取决策树的分类方法,不仅可以很好地对雷达属性进行分类,而且可以直接给出判断规则,将专家系统的经验思维直观地表达出来。采用决策树,还可以看到雷达各参数对预测量性的影响,从而提高了自学习能力。通过仿真实例,证明了该方法具有较高的识别率。 相似文献
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本文针对大规模无线参数历史数据,以自学习的数据挖掘方法建立决策树智能分析模型,并对现网数据实现联机分析处理,是一种智能的主动发现无线参数配置问题的算法模型。 相似文献
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基于决策树的僵尸流量检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
僵尸网络目前是互联网面临的安全威胁之一,检测网络中潜在的僵尸网络流量对提高互联网安全性具有重要意义。论文重点研究了基于IRC协议的僵尸网络,以僵尸主机与聊天服务器之间的会话特征为基础,提出了一种基于决策树的僵尸网络流量检测方法。实验证明该方法是可行的。 相似文献
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分析了以TD-LTE基站的最近站间距、平均站间距、站高、第1层邻区数作为分类的特征数据,以每个基站实际测试的下载速率为优化目标,构建了决策树算法,将基站类型分为5类。通过实际测试数据验证表明,该方法的精度较高,从而为TD-LTE建网初期新站规划提供了参考。 相似文献
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传统的网络购物只是对商品进行一个简单的分类和陈列,对于电子商务的商家并没有对网络消费者的购物数据进行深入研究探讨.针对网络购物过程中消费者选择商品的趋向性的不同,引入了基于决策树分类方法对网络客户购买商品的行为进行分析,并从决策树中挖掘出影响网络购物的主要因素以及各因素对网络购买行为的强弱影响程度.实验结果表明,此方法可以有效的对网络客户进行分类,有利于决策分析. 相似文献
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在移动通信领域,低感知用户挖掘对于优化网络资源配置、提升服务质量具有重要意义。提出一种基于决策树的低感知用户挖掘方法,旨在准确识别移动通信网络中的低感知用户,并深入分析其使用行为和需求特点。该方法结合移动通信数据的特点,首先进行数据预处理和特征提取,然后利用决策树算法构建模型,实现低感知用户的分类和预测。通过实验结果验证,该方法能够有效挖掘出移动通信网络中的低感知用户,为运营商和网络设计者提供重要参考,研究对于改善移动通信网络性能、提升用户体验和促进移动通信业务发展具有一定的推动作用。 相似文献
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耳声反射(Otoacoustic Emission,OAE)是产生于耳蜗经听骨链及鼓膜传导释放于外耳道的一种音频能量,是声能传入内耳的逆过程.自Kemp1978年首次在外耳道记录到这种能量至今已成为评价人耳外周听觉系统的客观手段.耳声反射可分为自发和诱发,前者正常人的检出率仅有40~70%,无临床价值;根据诱发方式的不同,诱发耳声反射可分为瞬态诱发(短声或短纯音刺激),刺激频率(连续纯音刺激)和畸变产物(DPOAE,2个具有一定频率关系的初纯音f1和f2同时刺激)3种,前两者的检出信号没有明确的频率特征,并随刺激持续时间和强度的增加与反射信号的重叠增多,伪迹增大.DPOAE由于耳蜗对刺激信号的非线性反应而产生一个频率为2f1-f2强度明显的诱发信号即畸变产物,其检出率高于90%,在频谱上可方便地分离出来,见图1. 相似文献
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基于决策树的Landsat多光谱影像分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
构建了一种结合光谱特征和纹理特征的多光谱影像决策树分类方法.以Landsat-7影像作为试验数据,通过分析Landsat-7影像的光谱特征值及NDVI、NDWI和NDBI特征值,确定各类地物的综合阈值,同时运用灰度共生矩阵对影像进行纹理信息提取,得到对比度、熵、逆差矩和相关性等纹理特征图像.在此基础上,运用决策树分类法... 相似文献
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《无线互联科技》2018,(1)
文章将机器学习中的决策树算法和图像处理技术相结合,提出了一种基于决策树的选项识别方法,该方法首先需要通过人工标注的方式从答题卡中抽取选项构造训练集和测试集,训练集和测试集都包括填涂的选项和未填涂的选项两类,接着将训练集中的答题卡选项切割成n个大小相同的小矩形,通过计算这些小矩形的占空比并通过设定阈值的方式将其离散化成{0,1}中的其中一个值,这些值将作为选项的填涂空间信息特征,然后将n个小矩形的离散后的值相加作为表征选项整体填涂信息特征,再将这n+1个特征构成特征向量的形式,去构造选项识别的决策树,最后,用测试集测试决策树的准确率和速度。经过仿真测试,在权衡识别准确率和识别效率之后,得出选项切割的最佳个数和最佳离散化阈值,在该参数的设置下,决策树的识别性能具有满意的结果。该方法实现方便、简单、易于理解,并具有很高的准确率和很快的识别速度。 相似文献
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基于随机森林和决策树的马尾松松材线虫病监测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《信息通信》2019,(12)
为了快速掌握森林病虫害的感病区域,及时有效地采取防治措施。文章以湖北省宜昌市夷陵区马尾松松材线虫病为背景,将地面调查数据和Landsat-8遥感影像作为基础数据源,结合随机森林和决策树cart算法,将七个波段原始光谱值作为输入,进行五次重复实验并计算平均检测精度和AUC值,提出了适用于湖北省宜昌市松材线虫病的遥感监测方法;同时,相对于传统的光谱指数分析法获取数据耗时耗力,文章提出的基于原始光谱建立病虫害监测模型的方法,平均精度在76%以上,能较好地实现森林病虫害的快速检测,对松材线虫病的防治具有一定的指导意义。 相似文献
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对粗糙集、决策树C4.5算法进行了研究,提出用粗糙集和决策树相结合的方法设计CR知识挖掘模型,并通过案例研究其可行性;利用基于MATLAB 802.11a物理层仿真平台收集的数据作为CR感知样值,通过样本值训练决策树序列,构建决策树提取知识,并用混淆矩阵法对设计模型的准确性及性能进行评价。实验结果表明,该方法设计模型的分类准确率高,增强了知识的可解释性,能够初步达到认知无线电知识挖掘和对以往经验学习的目的。 相似文献
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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。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(20)
典型网络高维数据软子空间聚类方法采用软子空间聚类算法,根据目标函数最优解判断聚类是否最优,最优解计算过程容易过度拟合陷入局部最优,导致分类结果精度低。故文中提出基于决策树的网络高维数据软子空间聚类方法,根据信息增益选择决策树节点,在信息增益基础上添加分裂信息项防止决策树节点过度分类,获取不同树节点属性类别划分结果。在此基础上采用后剪枝技术删除含有噪音和干扰属性结点,将包含样本数量最多的分类结果视为网络高维数据软子空间的分类结果。仿真实验结果表明,所提方法聚类分析正确率随着网络高维数据集维数的增加而增加,且随样本数量增加的同时运行时间增长幅度较低,用时较短,是一种应用价值高的网络高维数据软子空间聚类方法。 相似文献
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目前,大型企业信息系统规模和复杂度快速增长,但对故障的诊断分析仍主要依赖传统的人工经验,这不仅耗时、耗力,还影响对故障的及时处理.针对这一问题,创新性地提出了基于决策树的企业信息系统故障自动诊断分析方法,根据信息系统运行监控指标告警信息,实现对信息系统故障的自动诊断.利用某大型国有企业的实际生产运行数据,提取典型告警数据特征对该方法进行了验证,并在R语言环境下对决策树模型及其训练方法进行了仿真和对比分析.实验结果证明,该方法可以较为准确地实现故障自动快速诊断,有助于提高信息系统故障诊断分析效率. 相似文献