检索结果-内蒙古大学图书馆

遥感技术与应用 2014年第3期29卷 394-400页

作者：张瑾李晓松吴炳方中国科学院遥感与数字地球研究所北京100101

森林覆盖度是描述森林生态状况的重要指标,也是气候、水文模型的重要输入参数。以多时相的HJ星CCD数据为主要数据源,利用分类回归树的方法对密云水库上游的森林覆盖度进行了遥感估算,通过基于高分航片提取的样本数据对估算结果进行了验... 详细信息

森林覆盖度是描述森林生态状况的重要指标,也是气候、水文模型的重要输入参数。以多时相的HJ星CCD数据为主要数据源,利用分类回归树的方法对密云水库上游的森林覆盖度进行了遥感估算,通过基于高分航片提取的样本数据对估算结果进行了验证,并与传统回归模型进行了比较分析。结果表明:以HJ星及其他辅助数据为数据源,采用分类回归树的方法估测森林覆盖度可以达到较高的精度,拟合决定系数R2达到0.749,建模均方根及验证均方根误差分别为0.068和0.118,均明显优于传统回归模型,适用于大区域的森林覆盖度遥感估算。

关键词：森林覆盖度分类回归树密云水库上游

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基于多准则神经网络与分类回归树的电信行业异动客户识别系统

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系统工程理论与实践 2004年第5期24卷 78-83页

作者：姚敏沈斌李明芳浙江大学计算机学院

　以电信行业为应用对象,建立了一种基于多准则神经网络(MCNN)与分类回归树(CART)的的异动客户识别系统.该系统首先用多准则神经网络对客户属性进行约简,然后构造用于识别异动客户的分类回归树.通过对浙江省电信系统的大客户数据的实际... 详细信息

　以电信行业为应用对象,建立了一种基于多准则神经网络(MCNN)与分类回归树(CART)的的异动客户识别系统.该系统首先用多准则神经网络对客户属性进行约简,然后构造用于识别异动客户的分类回归树.通过对浙江省电信系统的大客户数据的实际验证,结果表明该系统具有较好的鲁棒性和有效性.

关键词：分类回归树人工神经网络多准则异动客户数据挖掘

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沈阳市细菌性痢疾疫情分类回归树分析

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中国医科大学学报 2008年第3期37卷 352-354页

作者：黄德生关鹏郭军巧王萍周宝森中国医科大学基础医学院数学教研室沈阳110001 中国医科大学公共卫生学院流行病学教研室沈阳110001 辽宁省疾病预防控制中心沈阳110005 沈阳市疾病预防控制中心沈阳110031

目的探讨细菌性痢疾疫情与气象因素的关系。方法以沈阳市1950-1996年细菌性痢疾月发病率为响应变量,以气温、气压、降水量、蒸发量等气象指标为预报变量,利用软件R2.31构建回归树模型,应用SPSS13.0进行相关分析。结果对发病率进行拟合... 详细信息

目的探讨细菌性痢疾疫情与气象因素的关系。方法以沈阳市1950-1996年细菌性痢疾月发病率为响应变量,以气温、气压、降水量、蒸发量等气象指标为预报变量,利用软件R2.31构建回归树模型,应用SPSS13.0进行相关分析。结果对发病率进行拟合的预测值与实际值相符合,优于传统线性回归方法。在温度指标体系中,最低温度指标与细菌性痢疾关系最为密切。多因素回归树中,最低气温、降水量和气压最显著。结论回归树模型是处理异质性数据的有效工具,既简单实用又便于解释,在疫情预测方面具有广阔应用前景。

关键词：细菌性痢疾分类回归树气象因素

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基于分类回归树算法的上市公司会计信息失真识别研究

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财经理论与实践 2009年第3期30卷 57-61页

作者：张玲杜庆宣湖南大学工商管理学院湖南长沙410082

利用26个财务变量建立分类回归树模型对会计信息失真进行识别研究,结果表明所建模型对会计信息失真企业的正确识别率达到80%以上,能将第二类错误率控制在20%以下。实证还发现留存收益在总资产中的比率小于2%的公司很容易出现会计信息失... 详细信息

利用26个财务变量建立分类回归树模型对会计信息失真进行识别研究,结果表明所建模型对会计信息失真企业的正确识别率达到80%以上,能将第二类错误率控制在20%以下。实证还发现留存收益在总资产中的比率小于2%的公司很容易出现会计信息失真,最后作者利用8年数据对该结果进行检验,表明其识别能力非常出色。

关键词：会计信息失真分类回归树数据挖掘

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基于分类回归树CART的汉语韵律短语边界识别

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计算机工程与应用 2008年第6期44卷 169-171页

作者：钱揖丽荀恩东北京工业大学计算机学院北京语言大学信息科学学院北京100083

提出了一种基于分类回归树(Classification And Regression Tree,CART)的汉语韵律短语识别方法。该方法从语音流中提取与韵律短语边界有关的声学特征,从文本中提取短语边界的语言学特征,并将两类特征有机结合构成CART特征集,建立CART决... 详细信息

提出了一种基于分类回归树(Classification And Regression Tree,CART)的汉语韵律短语识别方法。该方法从语音流中提取与韵律短语边界有关的声学特征,从文本中提取短语边界的语言学特征,并将两类特征有机结合构成CART特征集,建立CART决策模型。开放测试结果显示,利用该CART模型在词边界中识别韵律短语边界,其识别准确率平均可达95.91%。

关键词：分类回归树决策树韵律短语边界

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预测原发性青光眼发生风险的分类回归树及列线图模型的初步建立及评估

预测原发性青光眼发生风险的分类回归树及列线图模型的初步建立及...

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作者：梁璐复旦大学

学位级别：博士

目的：通过对PACG、POAG、正常对照组的临床资料进行单因素和Logistic多因素回归分析,以明确PACG、POAG的相关独立危险因素。方法：在2009.12-2011.11期间,共筛出在复旦大学附属眼耳鼻喉科医院住院的PACG患者200例、POAG患者100例、正... 详细信息

目的：通过对PACG、POAG、正常对照组的临床资料进行单因素和Logistic多因素回归分析,以明确PACG、POAG的相关独立危险因素。方法：在2009.12-2011.11期间,共筛出在复旦大学附属眼耳鼻喉科医院住院的PACG患者200例、POAG患者100例、正常对照组200例。通过病史回顾性收集这些患者的相关临床资料变量,个人一般情况包括：年龄、性别、是否有青光眼家族史、是否有高血压史、是否有糖尿病史、是否有全身其他病史。临床相关资料包括：矫正视力、屈光情况、眼内压、前房深度、杯盘比、中央角膜厚度、角膜曲率、眼轴、晶状体厚度、晶状体位置、相对晶状体位置。同时,比较这些因素在PACG组、POAG组和正常对照组三组上的分布有无差异性,并进行相关的Logistic多因素回归分析。结果：在单因素分析结果的基础上,对相关变量进行Logistic多因素回归分析后发现,最终入组预测PACG模型的变量有糖尿病、杯/盘比、眼轴、角膜曲率、中央角膜厚度,其中除角膜曲率外,其他4个变量是预测PACG的独立危险因素(p<0.05)。整个Logistic多因素回归模型的C-index为0.956。最终入组POAG模型的变量有性别、高度近视、杯/盘比、眼轴,其中除性别外,其他3个变量是预测POAG的独立危险因素(p<0.05)。整个Logistic多因素回归模型的C-index为0.975。结论：糖尿病、杯／盘比、眼轴、中央角膜厚度是PACG的独立危险因素,而高度近视、杯／盘比、眼轴是POAG的独立危险因素。目的：建立并验证预测PACG发生风险的CART及列线图模型,并通过与其他模型或标准比较,以明确最佳的模型或标准,从而根据该最佳模型或标准以减少不必要的干预措施。方法：CART模型的建立及评估：对相关变量进行CART统计分析以建立用于预测PACG发生风险的CART模型,并采用10倍交叉验证方法对此CART模型进行内部验证以减少过度拟合偏倚。列线图模型的建立及评估：根据PACG的Logistic多因素回归分析确定模型入组变量,并依据相关变量的回归系数画出相应的列线图模型,并采用Bootstrap自抽样方法对列线图模型进行内部验证以减少过度拟合偏倚,同时评价列线图模型预测PACG发生风险的符合度。最后,采用AUC. C-index、DCA统计方法比较列线图模型、CART模型和前房深度指标在预测PACG的准确性及临床应用价值上的优劣性。结果：CART模型4个节点上的PACG发生率分别为99.3%、92.9%、87.5%及8.8%,并且在经过内部验证后得到的C-index为0.965,表现出较好的预测准确性。PACG的列线图模型输入变量包含糖尿病、杯/盘比、眼轴、角膜曲率、中央角膜厚度,在经过内部验证后C-index为0.953。根据AUC、C-index、DCA统计方法,CART及列线图模型均优于前房深度指标,而CART及列线图模型按阈值概率范围的不同,在临床应用价值上各有其优势。结论：在预测PACG发生风险的准确性及临床应用价值上,CART及列线图模型均优于前房深度指标。在临床应用价值上,可以在青光眼筛查中联合应用CART模型、列线图模型和前房深度指标,不以单一模型筛选。目的：建立并验证预测POAG发生风险的CART及列线图模型,并通过与其他模型或标准比较,以明确最佳的模型或标准,从而根据该最佳模型或标准以减少不必要的干预措施。方法：CART模型的建立及评估：对相关变量进行CART统计分析以建立用于预测POAG发生风险的CART模型,并采用10倍交叉验证方法对此回归树模型进行内部验证以减少过度拟合偏倚。列线图模型的建立及评估：根据POAG的Logistic多因素回归分析确定模型入组变量,并依据相关变量的回归系数画出相应的列线图模型,并采用Bootstrap自抽样方法对列线图模型进行内部验证以减少过度拟合偏倚,同时评价列线图模型预测POAG发生风险的合度。最后,采用C-index、DCA统计方法比较两模型在预测POAG的准确性及临床应用价值上的优劣性。结果：CART模型2个节点上的PACG发生率分别为98.9%和5.2%,并且在经过内部验证后得到的C-index为0.973,表现出较好的预测准确性。POAG列线图模型输入变量包含性别、高度近视、杯/盘比、眼轴,在经过内部验证后C-index为0.970。DCA统计结果显示,列线图模型在临床应用价值上优于CART模型。结论：CART模型及列线图模型在预测POAG发生风险的准确性上相似,但在临床应用价值上,列线图模型优于CART模型。

关键词：原发性闭角型青光眼原发性开角型青光眼 Logistic回归模型原发性闭角型青光眼列线图分类回归树决策阈值概率决策曲线分析原发性开角型青光眼列线图分类回归树决策阈值概率决策曲线分析

来源：评论

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基于分类回归树(CART)的点焊质量在线监测

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兰州理工大学学报 2005年第4期31卷 10-14页

作者：张宏杰张鹏贤陈剑虹兰州理工大学材料科学与工程学院甘肃兰州730050

电阻点焊过程动态信号蕴含着大量直接或间接反映焊点质量的动态信息.通过对焊接过程电极位移、动态电阻信号的同步采集和分析,从两种信号中提取了12个特征参量建立表征点焊过程的数据集,以焊点接头抗剪强度作为焊点质量评价的指标,利用... 详细信息

电阻点焊过程动态信号蕴含着大量直接或间接反映焊点质量的动态信息.通过对焊接过程电极位移、动态电阻信号的同步采集和分析,从两种信号中提取了12个特征参量建立表征点焊过程的数据集,以焊点接头抗剪强度作为焊点质量评价的指标,利用分类回归树(CART)数据挖掘方法,将焊接过程监测参量与焊点强度之间复杂的映射模型以十分直观的二叉树形式给出,用一系列监测特征参量的逻辑表达式构成接头强度分类、预测规则,使得接头强度分类和预测过程易于表达、准确率高、分类预测速度快,进而实现对未知样本焊点强度的分类及预测.CART测试结果表明,分类回归树可以较为满意地完成焊点接头强度的分类、预测任务.

关键词：分类回归树点焊焊接质量在线监测

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基于分类回归树模型对护士焦虑结局的预测研究

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护理研究 2020年第9期34卷 1658-1661页

作者：韩颖韩雪李育玲张建霞山西医科大学第一医院山西030001

[目的]运用分类回归树分析方法,探讨护士焦虑的影响因素。[方法]随机抽取9所医疗机构600名护士,采用焦虑自评量表(SAS)调查护士的焦虑情况。[结果]单因素分析结果显示,不同婚姻状况、月收入、户籍、年龄、每周工作时间护士的SAS得分差... 详细信息

[目的]运用分类回归树分析方法,探讨护士焦虑的影响因素。[方法]随机抽取9所医疗机构600名护士,采用焦虑自评量表(SAS)调查护士的焦虑情况。[结果]单因素分析结果显示,不同婚姻状况、月收入、户籍、年龄、每周工作时间护士的SAS得分差异有统计学意义(P<0.05);分类回归树分析中,每周工作时间、月收入、婚姻状况、户籍进入模型,每周工作时间>49.92 h、收入<3000元的护士SAS得分最高[(65.4±3.0)分],每周工作时间≤45.92 h、已婚护士SAS得分最低[(28.9±4.9)分]。[结论]应根据护士不同因素组合的情况,合理安排工作时间,统一薪酬制度,从而降低护士的焦虑程度。

关键词：护士焦虑分类回归树影响因素工作时间薪酬制度

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基于粗糙集与分类回归树的“病例组合”分类研究

基于粗糙集与分类回归树的“病例组合”分类研究

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作者：李清霞广西师范大学

学位级别：硕士

基于粗糙集与分类回归树的“病例组合”分类研究这个课题,是在数据挖掘技术迅速发展的基础上,针对国内外对“病例组合”研究的深入及我国的医疗费用呈急剧上升的趋势的情况下提出来的。基于“病例组合”的付费方式作为控制和缓解医疗费... 详细信息

基于粗糙集与分类回归树的“病例组合”分类研究这个课题,是在数据挖掘技术迅速发展的基础上,针对国内外对“病例组合”研究的深入及我国的医疗费用呈急剧上升的趋势的情况下提出来的。基于“病例组合”的付费方式作为控制和缓解医疗费用的方法己经在世界各国得到广泛的注意和研究,并且在世界多个国家开始应用。基于“病例组合”的付费方式被公认为是缓解医疗费用最有效的方法,它在卫生政策、医疗管理以及卫生经济等很多领域都有应用意义。我国自1990年代起开始研究“病例组合”,出现了AID算法及病例分型等几种“病例组合”的方法,这些研究从不同角度对DRGs机制进行了探讨,对促进我国医疗保健制度的改革,充分合理地利用现有卫生资源具有一定的理论价值和实用价值。但由于我国对这些研究起步晚及医疗条件的局限性,目前我国对“病例组合”的统计分类尚无系统的研究。本文首先介绍了国内外对“病例组合”研究的现状及在我国进行“病例组合”研究的必要性。然后列举了两种国内常用的“病例组合”方法:AID算法和病例分型方法,并分析了它们的优缺点。AID算法的优点是:具有筛选指标的功能;能根据设定的规则,用最优二分割法自动选定分类截点,并且该截点对于分类来说是最好的;该方法每次只分裂一个指标变量,使计算十分方便。但是,AID算法主要用于对连续变量进行分析,病例组合研究中的数据多为离散数据,用处理连续变量的方法来处理离散数据效果不好;并且AID算法每次只分裂一个指标变量,如果变量之间存在交互作用时,用AID算法效果不好。病例分型的方法将普通病例与复杂疑难病例区分后进行分析评价,其优点在于各病例分型组组内的病例在卫生资源消耗上具有相当的一致性,从而使医疗质量评价能科学、客观地反映医疗单位的实际,使质量费用管理发挥正面导向作用。但病例分型方法缺乏一种共同认知的界定标准,不同级别医院对危重度的认知程度不同;医生对病情危重度的判断受本人技术水平的影响;由于病情危重度与费用挂钩,不排除第一诊断受利益因素的干扰;选择ICD-9或10前3位数类目编码进行分类,存在分类不精确的弊病。本文根据粗糙集和决策树技术两种理论的的互补性,研究一种新的“病例组合”分类模型:将粗糙集与分类回归树相结合的“病例组合”分类模型。该模型既具有粗糙集的一些优点:通过属性约简,可以成功地剔除知识库中的冗余属性,发现知识中隐藏的关联和规则,帮助人们做出正确简洁的决策;又具有决策树的分类精度高,有良好的学习能力和简单的树形结构。并且该模型可以有效处理连续变量与离散变量的分类,并给出了精确而又稳健的分析方法,能够处理非线性、具有交互作用及数据缺失信等较为复杂的数据,且易于掌握,结果解释也简单。该模型包括粗糙集属性约简和分类回归树以及二次优化程序三大模块。粗糙集部分对属性向量集进行维数约简。在分类回归树部分,介绍了分类回归树的生长算法、用最小代价-复杂度的二叉树剪枝算法以及最优树选择等算法。在二次优化程序部分主要是根据“病例组合”的特点对最优树重新组合得出最合适的“病例组合”。我们用系统实现了该模型,以广西桂林医学院附属医院提供的数据在该系统上运行,利用方差分析方法对得出的病例组合给以分析,结果证实了该分类系统是可行而且有效的;并利用对未结合粗糙集的分类回归树与结合了粗糙集的分类回归树进行对比,说明了该系统能够有效地提高分类精度和减少复杂度,能够充分利用粗糙集和分类回归树各自的优点,在一定程度上避免了各自的缺陷。在文章的末尾,对全文进行了总结以及指出了存在的问题,并对今后工作进行了展望。

关键词：病例组合 DRGs 分类回归树属性约简

来源：评论

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基于分类回归树的高炉铁水硅含量预测模型

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内蒙古大学学报（自然科学版） 2015年第5期46卷 548-552页

作者：于涛李江鹏李明昕石琳内蒙古科技大学数理与生物工程学院内蒙古包头014010 内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014010

针对高炉铁水硅含量的预测问题,作者探索出基于分类回归树算法的建模策略,为高炉炉温控制提供了新的可选思路.针对某高炉的在线生产数据,分别建立了分类回归树预测模型和支持向量机预测模型,并从命中率、均方根误差对模型的性能进行了分... 详细信息

针对高炉铁水硅含量的预测问题,作者探索出基于分类回归树算法的建模策略,为高炉炉温控制提供了新的可选思路.针对某高炉的在线生产数据,分别建立了分类回归树预测模型和支持向量机预测模型,并从命中率、均方根误差对模型的性能进行了分析.结果表明:分类回归树模型的预测精度整体优于支持向量机模型,尤其在炉况波动较大时预测效果较好.

关键词：铁水硅含量分类回归树支持向量机

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