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题名神经网络决策树的矢量数据变化信息快速识别方法
被引量:15
- 1
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作者
郭泰圣
张新长
梁志宇
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机构
中山大学地理科学与规划学院
广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室
广东省国土资源测绘院
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出处
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第6期937-944,共8页
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基金
国家自然科学基金(41071246)
高等学校博士点专项科研基金(20120171110030)
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文摘
针对GIS数据更新中变化信息的自动提取问题,提出基于神经网络决策树的变化信息快速识别方法。设计了基于四叉树的变化信息层次检测算法,通过比较对象的节点-弧段特征快速定位到变化区域。以新旧要素的匹配特征为依据,通过神经网络决策树实现变化信息的识别,兼顾了决策树实现效率高和神经网络的自适应处理的特征。1∶2000地形图变化信息识别试验结果表明:该方法计算效率高,能够准确快速地识别出变化信息,有助于提高GIS数据库的动态更新的自动化与智能化水平。
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关键词
变化信息
变化检测
四叉树
神经网络决策树
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Keywords
change information
change detection
quad-tree
neural network decision tree
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分类号
P208
[天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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题名基于决策树的神经网络
被引量:13
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作者
李爱军
罗四维
黄华
刘蕴辉
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机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2005年第8期1312-1317,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(6997302)
教育部博士点基金项目(20020004020)
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文摘
传统人工神经网络模型采用试探的方法确定合适的网络结构,并随机地初始化参数值,导致神经网络训练效率低、结果不稳定.熵网络是一种建立在决策树之上的3层前馈网络,在熵网络基础上,提出了基于决策树的神经网络设计方法(DTBNN).DTBNN中提供了对神经网络参数的初始值合理设置的方法,并提出了由决策树确定的只是熵网络的初始结构,在实际的网络构造中需要根据实际应用添加神经元和连接权以提高网络的性能.理论分析和实验结果表明了这种方法的合理性.
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关键词
人工神经网络
决策树
熵网络
基于决策树的神经网络
分类
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Keywords
ANN
decision tree
entropy net
DTBNN
classification
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于神经网络的模糊决策树改进算法
被引量:8
- 3
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作者
张敏
彭红伟
颜晓玲
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机构
大连大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第21期174-179,共6页
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基金
辽宁省重点研发计划(2017104014)
辽宁省自然科学基金面上项目(20180551247)。
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文摘
传统决策树通过对特征空间的递归划分寻找决策边界,给出特征空间的“硬”划分。但对于处理大数据和复杂模式问题时,这种精确决策边界降低了决策树的泛化能力。为了让决策树算法获得对不精确知识的自动获取,把模糊理论引进了决策树,并在建树过程中,引入神经网络作为决策树叶节点,提出了一种基于神经网络的模糊决策树改进算法。在神经网络模糊决策树中,分类器学习包含两个阶段:第一阶段采用不确定性降低的启发式算法对大数据进行划分,直到节点划分能力低于真实度阈值ε停止模糊决策树的增长;第二阶段对该模糊决策树叶节点利用神经网络做具有泛化能力的分类。实验结果表明,相较于传统的分类学习算法,该算法准确率高,对识别大数据和复杂模式的分类问题能够通过结构自适应确定决策树规模。
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关键词
决策树
神经网络
模糊理论
神经网络模糊决策树
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Keywords
decision tree
neural network
fuzzy theory
fuzzy decision tree based on neural network
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名ID3算法在医生分类规则挖掘中的应用研究
被引量:1
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作者
马刚
刘天时
李皎
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机构
西安石油大学计算机学院
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出处
《国外电子元器件》
2008年第11期79-81,共3页
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基金
陕西省自然科学基金项目(2007F33)
陕西省教育厅专项科研资助项目(07JK362)
西安石油大学科技创新基金项目(2006-46)
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文摘
采用ID3算法挖掘隐藏于医院医生历史信息中的有用数据,为管理者提供决策支持信息。对决策树和ID3算法及其性质进行分析,给出实现算法的过程,并将其引入到医院医生分类规则的挖掘应用中,用于指导医院诊室合理安排医生。实践证明,ID3算法对促进医院的医术水平,提高工作效率和服务质量都发挥了重要作用。
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关键词
医院
管理程序
神经网络/决策树
分类规则
数据挖掘类型
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Keywords
hospital
management procedure/decision tree
classification rule
data mining type
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分类号
TP311.52
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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