检索结果-内蒙古大学图书馆

洛阳理工学院学报(自然科学版) 2025年第1期 81-87页

作者：解慧张建国赵富华赵宇鑫黄义张殊溶晋中学院数学系晋中学院物理系晋中学院机械系

选择用电用户类型、电流周期稳定性和电流变化率三大特征选择作为决策树分类模型的判别条件，由用电用户类型作为决策树的第一特征选择判别条件，识别出非专家样本中的用户可能为疑似窃电用户；采用皮尔逊相关系数确定出用户的电流周期... 详细信息

选择用电用户类型、电流周期稳定性和电流变化率三大特征选择作为决策树分类模型的判别条件，由用电用户类型作为决策树的第一特征选择判别条件，识别出非专家样本中的用户可能为疑似窃电用户；采用皮尔逊相关系数确定出用户的电流周期性是否稳定，作为决策树的第二特征选择判别条件，识别出电流周期性不稳定的用户可能为疑似窃电用户；采用最小二乘法确定出用户的电流变化率，拟合出用电用户一天不同时刻的电流变化率情况，作为决策树的第三特征选择判别条件，最终判别出疑似窃电用户和正常用户。利用混淆矩阵和ROC曲线对决策树分类模型进行检验，模型具有良好的稳定性。

关键词：决策树分类模型皮尔逊相关系数最小二乘法混淆矩阵 ROC曲线

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基于隐私保护的决策树分类模型的研究

基于隐私保护的决策树分类模型的研究

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作者：吴媛媛华东师范大学

学位级别：硕士

数据挖掘被广泛应用于多个领域，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售等商业领域。但数据挖掘也会带来一些社会问题，其中最敏感的要属隐私保护问题。因此，有必要研究如何在数据挖掘中保护信息隐私，并且建立基于隐私保护的挖掘模... 详细信息

数据挖掘被广泛应用于多个领域，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售等商业领域。但数据挖掘也会带来一些社会问题，其中最敏感的要属隐私保护问题。因此，有必要研究如何在数据挖掘中保护信息隐私，并且建立基于隐私保护的挖掘模型，以保证在挖掘过程中敏感信息的安全。\n 本文主要探讨基于隐私保护的决策树分类模型的构造问题，其中决策树的生成算法采用ID3算法。该问题具体定义为：有两个不同站点，站点A和站点B，欲基于数据集共同构造决策树；站点A和站点B各自拥有数据集的一部分；在构造决策树的同时，必须保证站点A和站点B均不会泄露自己数据的具体字段信息。\n 根据不同的分布情况，数据集可分为：集中式数据集、水平分布数据集和垂直分布数据集。本文对上述三种数据集的保护隐私的决策树构造方法进行了描述与分析，并分别讨论了随机化方法和安全多方计算方法在保护隐私的决策树生成算法中的应用。\n 对于集中式数据集，应用随机化方法实现建树过程中的隐私保护。首先，采用服从均匀分布或高斯分布的随机变量对原始数据进行变换。其次，应用一种基于贝叶斯理论的重构方法对数据进行重构。最后，在重构的数据上构造决策树。对于数据集水平分布和垂直分布的情况，应用安全多方计算协议实现建树过程中的隐私保护，即参与计算的各站点分别输入保密信息，运用安全计算协议得到随机分享值。\n 针对垂直分布的数据集，本文提出了一种保护隐私的决策树构造方法PVID3算法。该方法与前面提到的基于垂直分布数据的保护隐私的决策树构造方法的不同之处如下：\n ①前者应用的安全协议为标量积协议；PVID3应用的安全协议为安全计算交集协议。\n ②前者需要引入第三方服务器，且假设第三方服务器为半诚信；PVID3无需第三方服务器的参与。\n ③前者要求两方站点的数据集均包含类标号属性；PVID3只要求一方站点包含类标号属性信息。\n 本文给出了基于PVID3算法的决策树分类模型的实现过程，并且对算法的传输开销和计算复杂度进行了分析。

关键词：数据挖掘隐私保护决策树分类模型

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基于决策树分类模型的糖尿病肾病进展预测量表的研制

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昆明医科大学学报 2024年第8期45卷 109-116页

作者：陈潇六盘水市第二人民医院内分泌科贵州六盘水553403

目的基于决策树分类模型建立糖尿病肾病(diabetic kidney disease,DKD)进展预测量表。方法回顾性收集六盘水市第二人民医院内分泌科2020年7月至2021年7月收治的308例糖尿病肾病患者作为研究对象,并将其分为微量蛋白尿组(n=224)与显性... 详细信息

目的基于决策树分类模型建立糖尿病肾病(diabetic kidney disease,DKD)进展预测量表。方法回顾性收集六盘水市第二人民医院内分泌科2020年7月至2021年7月收治的308例糖尿病肾病患者作为研究对象,并将其分为微量蛋白尿组(n=224)与显性蛋白尿组(n=84)。对2组患者的人口学资料、既往基础病史等指标进行单因素和多因素Logistic回归分析,并运用决策树分类模型建立DKD进展预测量表。结果 308例研究对象中84例(27.27%)为显性蛋白尿,224例(72.73%)为微量蛋白尿。多因素Logistic回归分析显示收缩压(OR=1.022,P=0.003)和血肌酐(OR=1.012,P <0.001)和总蛋白水平(OR=0.953,P=0.003)是引起显性蛋白尿的独立风险因素。运用决策树分类模型建立预测量表,量表总分为60分,诊断阈值为33分,决策树模型ROC曲线面积(0.781)大于多因素Logistic回归(0.769),灵敏度为95.2%,特异度为78.9%。结论 DKD进展预测量表能够较准确的评估DKD进展,对于早期预测DKD进展具有较好的临床价值。

关键词：糖尿病肾病决策树分类模型进展预测量表

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基于决策树分类模型的湿地提取方法、装置、设备和介质

基于决策树分类模型的湿地提取方法、装置、设备和介质

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作者：周雄仲宇王宇翔刘雨生宋蕾汤琼吕大伟王聪 100094 北京市海淀区翠湖北环路2号院4号楼

本申请提供了一种基于决策树分类模型的湿地提取方法、装置、设备和介质，涉及遥感影像技术领域，该方法包括获取待检测遥感影像，并进行预处理；其中，待检测遥感影像包括Landsat8/9遥感影像；基于预先选取的样本数据计算归一化植被指... 详细信息

标准号: CN116994072A

本申请提供了一种基于决策树分类模型的湿地提取方法、装置、设备和介质，涉及遥感影像技术领域，该方法包括获取待检测遥感影像，并进行预处理；其中，待检测遥感影像包括Landsat8/9遥感影像；基于预先选取的样本数据计算归一化植被指数、改进归一化差异水体指数、穗帽变换的湿度分量和绿度分量；根据归一化植被指数、改进归一化差异水体指数、穗帽变换的湿度分量和绿度分量构建决策树分类模型；通过决策树分类模型对预处理后的待检测遥感影像进行监测分析，得到湿地提取结果。本申请解决了现有技术主要以湖泊、河流湿地等水体的提取为主、部分湿地类型如沼泽与植被容易混淆，提取精度不够理想的问题，提升了湿地提取的精度。

关键词：遥感影像决策树分类模型湿地归一化植被指数预处理水体归一化绿度检测河流湿地监测分析样本数据构建申请沼泽改进混淆湖泊植被

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基于决策树分类模型的湿地提取方法、装置、设备和介质

基于决策树分类模型的湿地提取方法、装置、设备和介质

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作者：周雄仲宇王宇翔刘雨生宋蕾汤琼吕大伟王聪 100094 北京市海淀区翠湖北环路2号院4号楼

标准号: CN116994072B

关键词：遥感影像决策树分类模型湿地归一化植被指数预处理水体归一化绿度检测河流湿地监测分析样本数据构建申请沼泽改进混淆湖泊植被

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一种基于决策树分类模型的油套管质量等级评价方法

一种基于决策树分类模型的油套管质量等级评价方法

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作者：周冠武张庆红李皎 710065 陕西省西安市电子二路东段18号

一种基于决策树分类模型的油套管质量等级评价方法，包括以下步骤：步骤1：根据已知待评价的油套管钢级，确定其重要性能参数A＝{a1,a2,a3,...,an}与质量等级R作为特征与其对应的类别；A为连续型变量；R为离散型变量，共分为4类，质量... 详细信息

标准号: CN118171959A

一种基于决策树分类模型的油套管质量等级评价方法，包括以下步骤：步骤1：根据已知待评价的油套管钢级，确定其重要性能参数A＝{a₁,a₂,a₃,...,a_n}与质量等级R作为特征与其对应的类别；A为连续型变量；R为离散型变量，共分为4类，质量等级由高到低，数值分别为1、2、3、4；步骤2：选取不同等级样本数据作为数据源，对样本数据进行预处理；步骤3：以预处理后的样本数据作为决策树分类模型的训练样本，进行模型学习；步骤4：输入预处理后的实测油套管性能参数，在学习后的模型中进行预测；本发明能够快速、准确判别油套管质量等级，具有计算速度快、准确高的优点。

关键词：预处理油套管决策树分类模型样本数据重要性能参数连续型变量等级评价等级样本模型学习性能参数训练样本油套管钢离散型数据源实测预测学习

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基于聚类分析与决策树模型的古代玻璃文物化学成分分类研究

电脑爱好者（校园版）

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电脑爱好者（校园版） 2021年第9期 337-338页

作者：陈霖姚琳娜高浩铭西北民族大学数学与计算机科学学院甘肃兰州 730124 西北民族大学数学与计算机科学学院甘肃兰州 730124 西北民族大学数学与计算机科学学院甘肃兰州 730124

通过对古代玻璃文物的化学成分含量进行统计分析,利用肘部法则确定K值,进而进行K-Means聚类分析得出数据集聚类标注表,利用Python机器学习生成拟合能力强的决策树分类模型,将古代玻璃文物的化学成分进行亚类划分,确定高钾玻璃类以氧化... 详细信息

通过对古代玻璃文物的化学成分含量进行统计分析,利用肘部法则确定K值,进而进行K-Means聚类分析得出数据集聚类标注表,利用Python机器学习生成拟合能力强的决策树分类模型,将古代玻璃文物的化学成分进行亚类划分,确定高钾玻璃类以氧化钾、二氧化硅含量作为分类依据,分为四类,铅钡玻璃类以氧化铅、二氧化硅、二氧化硫、氧化镁的含量作为分类依据,分为五类.则可以根据数据特征中主要的化学成分含量判断古代玻璃文物的类别.

关键词： K-Means聚类分析决策树分类模型文物

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基于网格搜索改进决策树模型的矿井突水水源识别方法

基于网格搜索改进决策树模型的矿井突水水源识别方法

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作者：李昊志郑刘根 230031 安徽省合肥市肥西路3号

本发明涉及矿井水害防治技术领域，公开了基于网格搜索改进决策树模型的矿井突水水源识别方法，包括如下步骤：数据处理；基于piper三线图对各含水层位矿井突水水源的水质类型进行分析，分别得到砂岩水水质类型、太灰水水质类型、奥灰... 详细信息

标准号: CN117349758A

本发明涉及矿井水害防治技术领域，公开了基于网格搜索改进决策树模型的矿井突水水源识别方法，包括如下步骤：数据处理；基于piper三线图对各含水层位矿井突水水源的水质类型进行分析，分别得到砂岩水水质类型、太灰水水质类型、奥灰水水质类型、采空区水质类型；对水质指标进行pearson相关性分析，判断所收集水质指标信息之间的重复与冗余；利用MATLAB 2021b软件平台构建主成分分析。本发明利用网格搜索对决策树分类模型的核心参数进行优化后，模型对于砂岩水含水层识别准确率为87.5％，其他含水层的识别准确率均为100％，总识别准确率为95.8％，识别效果较好，说明该模型对于突水水源识别的特征数据具有较强的学习能力和判别能力。

关键词：水质类型含水层准确率矿井突水水源识别水质指标网格搜索砂岩决策树分类模型决策树模型主成分分析核心参数矿井水害软件平台数据处理特征数据学习能力奥灰水采空区三线图冗余构建灰水突水分析水源重复防治优化改进

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基于决策树的高山区堰塞湖水体提取方法: 以中巴公路Attabad堰塞湖为例

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地质科技通报 2024年第6期43卷 51-62页

作者：李有三曹广超赵美亮冶文倩祁万强杨鸿魁毋远召谷强陆裕国王仕林青海师范大学地理科学学院青海省自然地理与环境过程重点实验室西宁810008 中国地质调查局西宁自然资源综合调查中心西宁810000 中国石化西北油田分公司勘探开发研究院乌鲁木齐830000

堰塞湖水体动态监测对于堰塞湖的险情评估、灾害推演、安全管理以及降险处置决策等均具有重要意义。为了高效提取高山区堰塞湖真实水体范围,以中巴公路Attabad堰塞湖为研究区,利用决策树分类结合归一化差值水体指数(normalized differen... 详细信息

堰塞湖水体动态监测对于堰塞湖的险情评估、灾害推演、安全管理以及降险处置决策等均具有重要意义。为了高效提取高山区堰塞湖真实水体范围,以中巴公路Attabad堰塞湖为研究区,利用决策树分类结合归一化差值水体指数(normalized difference water index,简称NDWI)、综合水体指数(comprehensive water index,简称CWI)等6种常规水体提取方法来提取堰塞湖水体范围,并对比了6种方法用于堰塞湖水体提取的效果,筛选出适用于高山区堰塞湖的最佳水体提取方法,最后使用混淆矩阵法进行了精度评价,并做了分类后处理,准确提取了堰塞湖水体边界。研究结果表明:(1)6种水体提取模型中CWI模型水体提取效果最好;(2)基于坡度的决策树分类方法总分类精度为89.31%,Kappa系数为0.84,较为完整地提取了高海拔堰塞湖真实水体范围,有效剔除了湖岸斜坡山体阴影,湖泊边界较为清晰完整。基于决策树的高山区堰塞湖水体提取方法在高海拔山区能较为有效地提取真实水体范围,尤其是针对地形切割强烈、山体阴影较多的堰塞湖区域,能快速准确识别水体。该方法的优点是:水体提取过程较为简单,容易实现,提取效率较高,便于推广。

关键词：决策树分类模型 Attabad堰塞湖水体指数中巴公路水体提取方法

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基于多时相Landsat8 OLI影像的作物种植结构提取

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遥感技术与应用 2015年第4期30卷 775-783页

作者：刘吉凯钟仕全梁文海南京信息工程大学地理与遥感学院江苏南京210044 广西壮族自治区气象减灾研究所/国家卫星气象中心遥感应用试验基地广西南宁530022 广西自治区林业勘测设计院广西南宁530011

针对基于多时相遥感影像、多种特征量提取多种作物种植结构在我国研究较少的现状,利用多时相Landsat8OLI影像数据,根据温宿县不同作物的农事历,通过分析主要地物的光谱特征和归一化植被指数的时间变化信息,构建不同作物种植结构提取的... 详细信息

针对基于多时相遥感影像、多种特征量提取多种作物种植结构在我国研究较少的现状,利用多时相Landsat8OLI影像数据,根据温宿县不同作物的农事历,通过分析主要地物的光谱特征和归一化植被指数的时间变化信息,构建不同作物种植结构提取的决策树模型,实现了对温宿县多种作物种植结构信息的提取。结果表明：1水稻的最佳识别依据是5月20日影像的近红外波段和7月23日影像的NDVI值;棉花和春玉米的最佳识别依据是5月20日～9月9日影像的NDVI变化值;冬小麦—夏玉米和林果的最佳识别依据是5月20日～7月23日影像的NDVI变化值;2与单时相监督分类相比,多时相决策树法对多种作物种植结构的提取效果更理想,总体精度提高了7.90%,Kappa系数提高了0.10;3Landsat8OLI影像数据分辨率高、成本低、获取方便,是农作物遥感的良好数据源。

关键词： Landsat8 OLI影像光谱特征 NDVI 决策树分类模型作物种植结构

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