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一种基于交叉分析优化手足口病传播决策树分类器的预测系统: 本发明涉及传染病的技术领域，具体公开了一种基于交叉分析优化手足口病传播决策树分类器的预测系统，其包括手足口病传播数据收集和处理模块，手足口病传播特征提取模块，建立手足口病传播预测模型模块，手足口病传播预测模型检验模块，手...; 蔺江玲

一种基于决策树分类器的跳数矩阵恢复方法: 本发明公开了一种基于决策树分类器的跳数矩阵恢复方法，其包括步骤如下：S1：通过泛洪过程，获取的跳数矩阵<Image file="DDA0002977413920000011.GIF" he="59" imgContent...; 刘星成赵莹莹

一种基于决策树分类器的PHP应用自我保护方法: 本发明是一种基于决策树分类器的PHP应用自我保护方法，该保护方法包括如下步骤：步骤一：将来源于不可信数据源的数据如用户的输入数据标记为污点数据；步骤二：分析污点传播路径；步骤三、在特定函数执行沉降点对传入数据进行攻击流量...; 黎轲沙乐天覃国祥章文斌

一种基于决策树分类器的跳数矩阵恢复方法: 本发明公开了一种基于决策树分类器的跳数矩阵恢复方法，其包括步骤如下：S1：通过泛洪过程，获取的跳数矩阵<Image file="DDA0002977413920000011.GIF" he="59" imgContent...; 刘星成赵莹莹; 文献传递

一种基于决策树分类器的变压器故障诊断方法: 本发明公开一种基于决策树分类器的变压器故障诊断方法，旨在对油侵式变压器油中的溶解气体浓度数据进行特征扩展和变换，并基于这些变换后的特征建立决策树分类器模型，从而实施变压器的故障诊断。本发明方法的优势在于：首先，本发明方法...; 陈泰麒葛英辉其他发明人请求不公开姓名; 文献传递

基于梯度提升决策树分类器的进化计算动态性能研究被引量：5: 2020年; 基准函数经常被用来评估进化计算的效果,但由于进化计算的随机性,通常需要进行大量的模拟或实验来进行相对公平的比较。在这个过程中,研究者通常关注实验的最终结果,而忽略了整个优化的过程。除了最终结果外,如何评估算法在整个优化过程中的表现是论文要研究的主要问题。论文应用了一种基于梯度提升决策树的分类算法,来比较研究在不同基准函数中,不同算法的整体性能。; 张岩; 关键词：分类器

基于决策树分类器与鼻羁压力包络信号的奶牛反刍识别方法: 本发明提出了一种基于决策树分类器与鼻羁压力包络信号的奶牛反刍行为识别方法，属于动物个体体征监测技术领域。反刍行为可以监测奶牛等拥有反刍生理行为的家畜的发情期、进食情况和体征健康状况等。本发明采用压力传感器对奶牛鼻羁处的压...; 张宇陈志琦孙庆轩胡少鹏; 文献传递

构建决策树分类器的方法及装置: 本发明涉及一种构建决策树分类器的方法，包括：获取样本数据；构建包含多个子决策树的随机森林分类器；获取所述多个子决策树的节点的分裂属性的出现频率，根据所述出现频率将所述多个子决策树合并成主决策树，且所述主决策树的叶节点对应...; 范成林黄哲学陈小军; 文献传递

基于决策树分类器的非侵入式空调启动检测方法: 本发明公开了一种基于决策树分类器的非侵入式空调启动检测方法，涉及空调启动检测技术领域。所述基于决策树分类器的非侵入式空调启动检测方法，实时采集用户总进线端的实时电压信号和电流信号，计算出用户总进线端的稳态平均功率增量、启...; 蒋雯倩李刚谢雄威曾博杨舟郭小璇韦杏秋; 文献传递

用于SAR图像海面溢油自动识别的Bagging-AdaBoost决策树分类器系统被引量：4: 2018年; 目前应用于SAR图像海面溢油检测的分类器大多为单分类器,其检测率往往难以达到要求。本文引入AdaBoost算法和Bagging算法,内核采用决策树分类器(Decision tree,DT),形成两种分类器系统DT-A(AdaBoost-Decisiontree)和DT-B(Bagging-Decision-tree)。进而提出以AdaBoost分类器系统为内核的Bagging系统DT-AB(Bagging-AdaBoost-Decision-tree)。对1 448个Envisat/ASAR海面暗目标样本进行分类实验,DT-AB分类器系统与DT单分类器相比,溢油暗目标检测率从74%增至83%,错检率从26%降至16%。对4种分类器的检测率、泛化性能和稳定性能进行了比较测试,结果如下:(1)DT-A和DT-B的泛化性能明显优于DT,并且DT-A的泛化性能略优于DT-B;(2)DT-A和DT-B比DT的稳定性能提高一倍以上,DT-B的稳定性能略优于DT-A;(3)DT-AB的泛化性能和稳定性能均优于DT-A和DT-B。因此,DT-AB分类器系统用于卫星SAR图像海面溢油自动识别业务化系统具有应用前景。; 丁新涛曾侃贺明霞; 关键词：海面溢油 ADABOOST BAGGING 决策树

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