导读:本文包含了决策树方法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:CART决策树,湿地信息,湿地类型,北京地区
决策树方法论文文献综述
姚博,张怀清,刘洋,刘华,凌成星[1]（2019）在《面向对象CART决策树方法的湿地遥感分类》一文中研究指出[目的]以北京地区为例,对大区域多类型湿地信息提取方法进行研究。[方法]采用面向对象多尺度分割算法及光谱差异分割算法分割Landsat8 OLI遥感影像,辅助Google Earth高清影像及2015年人工解译结果,使用分层抽样法随机产生训练样本与验证样本;综合运用光谱、形状、纹理特征及拓扑关系,构建CART决策树模型提取研究区湿地信息;与最大似然法、面向对象最邻近方法的分类结果进行对比。[结果]利用面向对象CART决策树方法,分类结果的总精度为88.05%,Kappa系数为0.844,相较于面向对象最邻近方法,总体精度、Kappa系数相差不大,但针对部分湿地类型,如河流、沼泽湿地,精度提高了10%～20%;比使用最大似然分类法的总精度高近30%,Kappa系数提高0.355。[结论]对于湿地分布广泛、类型及数量较多的地区,面向对象CART决策树方法分类结果较好,是一种快速、有效的分类方法。(本文来源于《林业科学研究》期刊2019年05期）
李锐,刘鹏飞,王岩[2]（2019）在《基于决策树方法的建筑空调能耗数据分析》一文中研究指出公共建筑能耗监测系统在实际运行过程中积累了大量数据,需要对这些数据进行充分分析,得到其中有价值的信息和关联性信息。通过决策树和C4. 5算法对建筑空调运行数据进行分析,说明了建筑空调能耗数据分析的基本流程和数据分析需要的相关信息。以某办公建筑为例,通过决策树进行分析,得到建筑空调不同能耗状态规则,通过数据分析得到的结果可以指导空调系统运行,提高系统能效。(本文来源于《建筑节能》期刊2019年08期）
田俊静,兰月新,夏一雪,张双狮,连芷萱[3]（2019）在《基于决策树方法的网络舆情反转识别与实证研究》一文中研究指出[目的/意义]针对网络舆情反转事件进行分析,确定其属性特征及分类,针对不同分类预先制定相应的预案。当出现新的网络舆情反转事件时,可快速预测其分类,并采取相应的预防措施,从而加快政府部门、公安部门和相关单位对舆情反转事件的响应速度,规避舆情事件的消极影响,为人民群众建立正确的舆论导向,建立科学规范的舆情环境。[方法/过程]将近几年的网络舆情反转事件作为样本集,利用其描述属性和分类属性建立决策树模型,并采用测试集对决策树模型的分类性能进行评价,确定模型的精确度和可用性。[结果/结论]事件类型、持续时长、反转次数和反转时段等属性都是影响舆情反转事件分类的重要因素,以这些因素为基础进行网络舆情反转事件的分类和识别是可行的。(本文来源于《情报杂志》期刊2019年08期）
杜保佳,张晶,王宗明,毛德华,张淼[4]（2019）在《应用Sentinel-2A NDVI时间序列和面向对象决策树方法的农作物分类》一文中研究指出农作物种植结构是农业生产活动对土地利用的表现形式。及时精确地获取农作物的空间分布信息对指导农业生产、合理分配资源以及解决粮食安全问题等具有重要意义。目前农作物信息提取研究大多局限于中低分辨率遥感影像的NDVI时间序列,影响了作物空间分布信息提取的准确性。随着Sentinel-2A卫星成功发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。本文以黑龙江省北安市为研究区,基于覆盖完整生育期的Sentinel-2A多光谱数据,构建10 m分辨率的NDVI时间序列数据集,利用Savitzky Golay (S-G)滤波器对Sentinel-2A NDVI时间序列数据进行平滑。基于典型时相的多光谱数据和NDVI时间序列构建面向对象决策树分类模型进行作物类型遥感识别。通过对样本的NDVI时间序列曲线分析,可以得出NDVI时间序列能够清晰地区分作物物候差异。此外,本文还利用面向对象分类和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类两种方法,对典型时相的多光谱数据进行了作物分类对比实验,并对结果进行了对比分析。研究结果表明:①典型时相多光谱数据引入平滑重构后的NDVI时间序列能够更好地描述作物的物候特性,能够准确刻画研究区作物发育情况,有效区分各类作物;②通过对比分类实验发现,典型时相多光谱数据引入NDVI时间序列特征,增强了不同作物之间的光谱差异,提高了作物分类精度,总体精度和kappa系数较典型时相多光谱数据进行分类的结果分别提高了7.7%和0.055;③基于面向对象的决策树分类模型在作物分类的结果中精度最高,总体精度为96.2%,kappa系数为0.892。本研究的方法为其他大区域农作物的分类提供了重要参考和借鉴价值。(本文来源于《地球信息科学学报》期刊2019年05期）
刘恺,周小成[5]（2019）在《采用决策树方法的高分一号PMS影像山区森林覆盖提取》一文中研究指出以福建省龙岩市新罗区为例,选取单期国产高分一号(GF-1)PMS影像,采用面向对象决策树模型进行森林覆盖提取.针对山区地形因素引起的阴坡森林区域光谱值异常现象,灵活运用坡度因子、红绿比值植被指数、比值植被指数、归一化水体指数特征进行森林覆盖提取,并将该方法与其他分类器算法进行对比.结果表明:决策树模型的森林制图精度为96.1%,Kappa系数为0.84;该模型可提取高精度的山区森林覆盖信息,且具有可靠性.(本文来源于《华侨大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
王春燕,王刘明,张媛,武磊,王万瑞[6]（2019）在《基于SEaTH的决策树方法在区域尺度土地覆被分类中的应用》一文中研究指出利用最大值合成法处理洮河流域2000年MODIS数据,得到归一化植被指数年最大值栅格数据,结合该区数字地面模型构造土地覆被分类数据集,采用SEaTH算法提取不同地类的特征阈值,构建决策树,对洮河青藏片区和黄土片区进行土地覆被分类,与NLCD-2000数据相对比进行精度评价.结果表明:决策树法能够较好实现洮河流域主要地物的识别并反映其宏观分布格局.青藏片区地物分类的总体精度为74%, Kappa系数为0.71;黄土片区地物分类的总体精度为63.8%, Kappa系数为0.57;青藏片区的分类效果总体要好于黄土片区.与最大似然法相比,决策树法在青藏片区的分类精度提高约10%,黄土片区分类精度提高约5%.(本文来源于《兰州大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
别涛,阎兆君[7]（2019）在《基于决策树方法探究咳嗽变异性哮喘的中医证型规律》一文中研究指出咳嗽变异性哮喘,是一种以反复咳嗽为临床表现的非特异性咳嗽,是儿童时期慢性咳嗽的最常见原因之一。临床医家多将其归属于"哮咳"、"风咳"、"顽咳"、"咳喘"、"顿呛"的范畴。为了进一步指导临床辨证论治,本研究将数据挖掘中的决策树方法运用到临床辨证。利用决策树的方法,可以根据数据的不同属性,将数据分为多个子集。决策树不仅可以分析总结临床的辨证分型规律,还可能发现新的客观规律丰富中医辨证理论。本研究选用就诊于山东省中医院儿科门诊的真(本文来源于《湖北中医杂志》期刊2019年01期）
郑征,朱武祥[8]（2018）在《运用决策树方法分析实物期权价值》一文中研究指出采用传统决策树方法研究实物期权价值,虽然简单直观,但因缺乏通用性评价公式,计算精度受到限制,难以构造出最优化投资决策。针对此问题,本文通过对不同类别实物期权适用范围和变化规律的详细研究,推导出决策树方法下计算实物期权价值的通用模型与实施步骤;并结合案例分析,计算六类实物期权的价值,验证此模型的有效性。研究结果表明:采用决策树估值模型计算实物期权价值,有利于提高计算精度和评估效率,拓展传统决策树方法的应用领域。(本文来源于《中国资产评估》期刊2018年10期）
吴灵珊[9]（2018）在《基于决策树方法的非平衡问题数值分析与算法改进》一文中研究指出非平衡问题在数据科学研究中广泛存在,对于此类问题人们往往较为关心小类被分对的概率。本文旨在研究不同因素对决策树分类效果的影响,以及如何对决策树算法进行改进,提升其在非平衡问题中的表现。通过决策树算法和K-近邻算法的有机结合,本文构造出了一个新的算法—LRDT算法(Leaf Rank Decision Tree)。LRDT算法的核心在于根据合适的指标对决策树中的大类叶子进行排序,通过优先处理表现不好的叶子来提高小类的准确率。该算法缓解了非平衡问题中决策树为了保证整体准确率偏向大类,导致小类被埋没的问题,在提高小类准确率的同时未损失整体的准确率。(本文来源于《厦门大学》期刊2018-06-30）
邹艳军[10]（2018）在《基于决策树方法的汉语复句关系词自动识别》一文中研究指出现阶段,中文信息处理中的字词处理已经取得了较好的进展,作为词处理后续工作的句处理,对过渡到篇章处理起着至关重要的作用。复句处理是句处理的基础,而复句中的关系词不仅承载分句间的连接,且可用于标识复句的层次结构,因此,复句关系词的自动识别是复句处理的重点研究内容。目前复句关系词识别的方法主要有基于规则的方法、基于统计的方法以及规则与统计相结合的方法。利用基于统计的模型方法进行识别,可以获得比规则更高的准确率。本文从依存关系角度分析复句关系词的特征,表明关系词的依存特性能够体现其作为关系词的特征;然后通过哈尔滨工业大学语言技术平台(LTP)对华中师范大学语言研究所开发的现代汉语复句语料库(CCCS)中的复句进行依存句法解析,根据解析结果构建汉语复句依存树库,在分析依存树中关系词的依存特性后,归纳总结七个特征作为识别复句关系词的重要依据;最后设计复句关系词特征提取器对准关系词的特征进行提取然后加以量化,并基于C4.5决策树算法构建复句关系词识别模型,再对决策树模型进行后剪枝操作,使得决策树模型具有更好的泛化能力。本文的实验语料来自于现代汉语复句语料库(CCCS),使用随机采样的方法将原始数据集分成四份,其中叁份作为训练集用来训练决策树模型,一份用来测试决策树模型在复句关系词识别中的效果。实验结果显示决策树模型对汉语复句关系词识别具有较高的准确率,表明本文所提出方法的可行性与有效性。(本文来源于《华中师范大学》期刊2018-05-01）
决策树方法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
公共建筑能耗监测系统在实际运行过程中积累了大量数据,需要对这些数据进行充分分析,得到其中有价值的信息和关联性信息。通过决策树和C4. 5算法对建筑空调运行数据进行分析,说明了建筑空调能耗数据分析的基本流程和数据分析需要的相关信息。以某办公建筑为例,通过决策树进行分析,得到建筑空调不同能耗状态规则,通过数据分析得到的结果可以指导空调系统运行,提高系统能效。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
决策树方法论文参考文献
[1].姚博,张怀清,刘洋,刘华,凌成星.面向对象CART决策树方法的湿地遥感分类[J].林业科学研究.2019
[2].李锐,刘鹏飞,王岩.基于决策树方法的建筑空调能耗数据分析[J].建筑节能.2019
[3].田俊静,兰月新,夏一雪,张双狮,连芷萱.基于决策树方法的网络舆情反转识别与实证研究[J].情报杂志.2019
[4].杜保佳,张晶,王宗明,毛德华,张淼.应用Sentinel-2ANDVI时间序列和面向对象决策树方法的农作物分类[J].地球信息科学学报.2019
[5].刘恺,周小成.采用决策树方法的高分一号PMS影像山区森林覆盖提取[J].华侨大学学报(自然科学版).2019
[6].王春燕,王刘明,张媛,武磊,王万瑞.基于SEaTH的决策树方法在区域尺度土地覆被分类中的应用[J].兰州大学学报(自然科学版).2019
[7].别涛,阎兆君.基于决策树方法探究咳嗽变异性哮喘的中医证型规律[J].湖北中医杂志.2019
[8].郑征,朱武祥.运用决策树方法分析实物期权价值[J].中国资产评估.2018
[9].吴灵珊.基于决策树方法的非平衡问题数值分析与算法改进[D].厦门大学.2018
[10].邹艳军.基于决策树方法的汉语复句关系词自动识别[D].华中师范大学.2018