一种改进的决策树分类方法在土地利用信息提取中的应用

选择昆明市作为研究区,以2011年LandsatTM影像为基础数据,通过分析研究区地形特征,提出把研究区进行分区并分别确定高程、坡度决策规则的改进型决策树分类方法,并结合分析的光谱特征规律,在决策分类中引进了比值型指数、NDVI值,构建基于光谱特征和地学辅助知识的决策树信息提取模型,最后对传统计算机自动监督分类方法与决策树信息提取模型方法解译的昆明市土地利用数据的精度进行评价。研究结果表明：基于改进的决策树分类方法进行遥感信息提取的昆明市土地利用数据的Kappa指数比传统监督分类方法提高了0．234,分类精度提高了17．03％;从各种地类类型的测试样本点平均正确率来看,改进的决策树分类方法比传统监督分类方法提高了21％,大大提高了LandsatTM遥感数据分类的精确度和可靠性。     

基于C4.5决策树的嵌入型恶意代码检测方法

嵌入型恶意代码以其高隐蔽性和难检测性,成为计算机安全的新威胁.文中针对以往的统计分析法没有充分考虑嵌入型恶意代码所占字节数小、信息增益大的特点提出一种采用C4.5决策树的嵌入型恶意代码检测方法,即通过提取训练样本中信息增益最大的500个3-gram作为属性特征,建立决策树,实现对未知嵌入型恶意代码的检测.实验结果表明,...     

基于RS／GIS技术的厦门市土地覆盖变化研究

综合应用RS／GIS技术,以1994年5月12日的Landsat TM影像和2003年4月25日的Landsat ETM＋影像作为数据源,通过基于光谱值的决策树分类方法,对厦门市的土地覆盖状况进行研究．结果表明：约10年间厦门市土地覆盖状况变化显著,耕地大量减少,林地明显增多,建设用地整体增多且结构有所改变,常规建设用地总量增加很少;综合年变化速率不大;多山临海的地理环境是城市扩张的驱动力,造成土地覆盖情况在空间分布上有明显变化．     

改进的Z-C4.5算法在S钢铁厂板带生产过程辅助全流程质量数据分析研究

本项目团队在对S钢铁厂智能制造工业4.0的升级改造项目中,研究了大量的实测历史样本数据和传感器采集的实时数据,探索了企业在大数据云平台工业发展前期,对板带的整个工序全流程作业从单变量监控向多变量监控转变的质量数据处理工具的需求。本文通过运用改进的Z-C4.5决策树算法来辅助相应工艺专家进行全流程质量数据的筛选,帮助他们进行后续进一步的分析奠定基础。     

一种基于Boosting的油田水淹层识别算法

油田水淹级别的判定对于寻找剩余油、提高油田开发水平和稳油控水效果至关重要.本文提出了一种基于Boosting的C4.5决策树算法用于油田水淹层识别.实验结果表明,相比单一的C4.5决策树,经Boosting算法提升后的集成C4.5分类器具有较高的识别率和泛化能力,具有较高的应用推广价值.     

决策树分类算法及其应用

分类算法是数据挖掘中的最重要的技术之一.本文对决策树数据挖掘方法进行分析和比较;并应用分类方法挖掘枣树嫁接成活率与各种外在因素之间的关系,证明了决策树算法在果树研究领域有着广阔的应用前景.     

基于Rough集的决策树算法

针对基于Rough集的经典分类算法值约简算法等不适合大数据集的问题，提出了基于Rough集的决策树算法。采用一个新的选择属性的测度——属性分类粗糙度作为选择属性的启发式，该测度较Rough中刻画属性相关性的测度正区域等更为全面地刻画了属性分类综合贡献能力，并且比信息增益和信息增益率的计算更为简单。采取了一种新的剪枝方法——预剪枝，即在选择属性计算前基于变精度正区域修正属性对数据的初始划分模式，以更有效地消除噪音数据对选择属性和生成叶节点的影响．采取了一种与决策树算法高度融合的简单有效的检测和处理不相容数据的方法，从而使算法对相容和不相容数据都能进行有效处理。对UCI机器学习数据库中几个数据集的挖掘结果表明，该算法生成的决策树较ID3算法小，与用信息增益率作为启发式的决策树算法生成的决策树规模相当。算法生成所有叶节点均满足给定最小置信度和支持度的决策树或分类规则，并易于利用数据库技术实现，适合大数据集。     

决策树在安全审计中的应用研究

针对当前安全审计分析过程中出现的准确率低、检测速度过慢、自适应性差等问题,对数据挖掘中的决策树分类方法在安全审计分析中的运用进行了研究。对数据离散化及属性选择度量方法作了改进,以降低计算复杂度,提高算法学习速度。通过训练数据的分析阐述了分类规则挖掘的方法,初步的实验结果验证了该方法的有效性。     

模糊决策树算法及其在注塑模浇口设计中的知识获取

通过对决策树算法的研究,特别是分析了ＩＤ３的基本算法过程,指出其应用中的多种缺陷,提出了用模糊概念来解决传统决策树中过分匹配,从而提高决策树用于知识获取性能的思想．结合树的深度优先算法、模糊包含度函数和模糊不确定函数,提出了具体实现模糊决策树（ＦＤＴ）算法,并在注塑模浇口设计中加以应用．该算法具有如下优点：在相同精度条件下,大量压缩知识,在将来知识推理中极大地避免了组合爆炸的可能性;随着应用的不断深入,ＦＤＴ获取的知识会逐渐集中在领域中常用的和重要的知识上．     

基于HJ-1CCD数据的西双版纳地区橡胶林分布特征

文中以我国HJ-1卫星为主要遥感数据源,结合野外采样数据,采用决策树的监督分类方法,获取云南省西双版纳地区2011年的橡胶林分布状况,并在此基础上,以覆盖该区域的数字高程模型(DEM)和气象数据为基础,利用地理信息系统(GIS)空间分析方法,着重量化分析西双版纳地区橡胶林分布的气候特征和地形特征,得出西双版纳地区橡胶林的气候边界,界定橡胶林分布的海拔、坡度以及坡向范围.文中得到以下结论:利用环境一号卫星遥感数据能够获得精确的分类信息,表明环境一号卫星遥感影像能够作为获取植被环境信息的可靠数据源,实现重点植被生态问题的动态监测;橡胶林分布的高程上限是2100m,80%的橡胶林分布在高程范围为600-1300m的范围内,90%的橡胶林分布在坡度为0?到24?的范围内,橡胶林分布对坡向不敏感;橡胶林适宜分布在平均气温大于18?C,平均最高气温大于25?C,平均最低气温大于14?C的区域,这些区域的橡胶林分布比率较大.研究还定量分析了西双版纳橡胶林空间分布的地形和气候幅度,为橡胶林种植业的健康发展提供科学支撑.