基于Bagging集成CHAID决策树算法的神东矿区煤灰熔融温度预测

为了预防神东煤在气化过程中结渣的问题,以部分神东矿区煤的灰成分为自变量,灰熔点软化温度ST和流动温度FT为因变量,建立了Bagging集成CHAID决策树算法的灰熔点预测模型。结果表明:针对本文数据集,CHAID决策树最大树深度设置为5,决策树个数设置为10的模型预测效果最好;模型对小样本的FT预测精度略高于ST预测精度。因此,基于Bagging集成CHAID决策树预测煤灰熔融温度模型对气化炉的安全稳定运行提供重要指导。

决策树算法在机械臂碰撞规避方法中的应用

针对机械臂在复杂环境作业时,由于碰撞规避方法的碰撞检测效果差、障碍物规避效果不佳,导致机械臂频繁发生碰撞的问题,提出一种应用决策树算法的机械臂碰撞规避方法。通过分析机械臂运动学结构,获取机械臂运动学方程,结合二次投影法将机械臂碰撞过程,简化为三维视角下包围盒相交情况的判断过程,检测机械臂碰撞情况,通过浓度函数采集三维空间中包围盒预计位移信息,建立基于预计位移信息的决策树模型,获取机械臂碰撞规避行为最优决策信息,实现机械臂规避碰撞。实验结果表明,应用决策树算法的机械臂碰撞规避方法仅需0.29s有效检测出碰撞,在复杂环境下,规划的碰撞规避路线中机械臂与障碍物未发生碰撞,因此,该方法有效提高了机械臂碰撞规避的效果。

基于决策树算法的实践类课程分层教学研究

分层教学是满足不同学生群体的学习需求最有效的教学模式,根据学生学习能力不同,对学生进行精准分类是成功实施分层教学的关键。该文以液压与气动技术课程设计与实验课程为例,分析了影响学生课程设计能力的主要因素,根据支撑本课程的知识体系和培养目标,确定了学生的分类属性,采用决策树智能算法,以往届学生的数据为样本,建立了决策树分类模型,并分析了模型的有效性。

基于决策树算法的高职奖助金精准评判研究

随着教育信息化的不断深入,如何从海量校园数据中挖掘出与奖助金判定相关的特征及判定方法值得思考。文章以学生在校成绩、消费、奖惩、贫困、证书等维度数据为基础,通过量化计算形成评定特征数据,以决策树算法ID3、C4.5和CART为依托,预测学生是否应该获得奖助金,通过对样本数据进行训练测试分析,表明决策树算法可以预测判定结果。

基于决策树算法的冷冻水系统优化运行研究

以四川省成都市某办公建筑空气源热泵中央空调系统为研究对象,针对冷冻水系统制定夏季供冷工况下变冷冻水供水温度与变冷冻水流量相耦合的优化运行策略。首先依据运行数据确定出建筑负荷的主要影响因素;其次结合影响因素依据建筑负荷建立决策树算法,将系统运行工况分为7类;最后整理出每种分类工况下空调系统能效COPsys的分布情况,并以COPsys最高时对应的冷冻水供水温度和冷冻水泵设定频率作为该工况下最佳设定参数。结果表明:以上一年度的运行条件为基准,使用该运行策略在保证室内环境舒适度要求的前提下,夏季可以节约33%左右的电量,有效提升了中央空调系统的运行效率。

基于改进决策树算法的电能计量装置故障自动化诊断系统

电网中电能计量装置具有周检工作量大、数量多、巡检成本较高、巡检效率较低以及故障定位用时较长等问题,该文提出以改进决策树算法为依据的电能计量装置故障自动化诊断系统。设计相应的电能计量装置在线监测流程,结合数据挖掘以及决策树算法进行算例模型的搭建。经过实验验证,所提系统能够更高效地进行故障诊断,同时其自动化诊断故障的准确率相比人工判读更高。

基于改进决策树的短期风速预测算法设计

针对现有短期风速预测算法准确度较低且计算复杂的问题,提出了一种基于改进决策树的短期风速预测算法。该算法采用改进经验模态算法进行风电数据的预处理,以获得多个固有模态分量和残差分量。同时引入改进初始学习机选择策略、自适应学习率以及梯度拟合逼近方法,弥补了传统梯度提升决策树算法中存在的学习训练效果差、计算速度低等不足。利用改进梯度提升决策对风电数据进行特征提取与学习训练,进而实现了短期风速的精准预测。算例分析结果表明,与IEMD-GDBT和EMD-GDBT算法相比,所提算法的训练时间仅为1489.5 s,预测指标RMSE、MAE和MAPE的值分别为0.2286%、0.1827%以及2.37%,在计算速度及预测准确度方面均具有显著优势,实际风速预测误差小于1 m/s。

基于决策树算法的水果分类识别

水果销售作为餐饮零售业的重要分支,正逐渐引入无接触服务的概念。通过非接触式水果销售机器人,消费者可以享受到安全、卫生、快速的购买体验,同时商家也因此获得更高效的销售方式和更为便捷的管理手段。在该系统中,基于图像处理的图像识别技术显得尤为关键。因此,该研究着眼于设计一款低成本的水果自动分类系统,并应用于TI AM5708工业派上。该设计通过工业相机采集实时视频流,提取图像特征制作数据集,并训练决策树分类模型。经过测试,该模型可准确快速识别水果,满足实际水果店销售需求。

基于一类对余类法的遗传算法优化决策树漏钢预报模型研究

针对决策树模型在小样本训练数据的多分类问题上难以获得较高预报准确率的问题,建立了一种基于一类对余类法的遗传算法优化决策树漏钢预报模型,通过充分利用遗传算法的全局搜索能力以及其具有的鲁棒性,加强搜索控制和优化过程的监督,提高了模型的准确性。结合某钢厂连铸生产数据,对基于一类对余类法的遗传算法优化决策树漏钢预报模型进行了测试。测试表明,遗传算法仅在10次迭代后就可以使基于一类对余类法的遗传算法优化决策树漏钢预报模型达到98.39%的准确率和100%的报出率,该算法相比传统决策树算法可以在极少的迭代次数下得到更高的准确率和更好的泛化性。

基于决策树分类算法的计算机网络入侵检测系统设计与实现

本文利用决策树分类算法,设计了一款新型计算机网络入侵检测系统,分别对系统结构、模块功能进行了设计,并从数据获取、数据预处理两个方面给出了此种入侵检测系统的实现方法。通过实验测试了此系统的检测效率及准确率,验证结果表明,利用决策树分类算法构建的计算机网络入侵检测系统可以准确、高效检测出各种类型的入侵行为。

基于决策树算法办公室内空气质量评估方法

针对办公室内长期空气不流通、大气污染严重的情况,设计了基于决策树算法的办公室内空气质量评估算法。应用非线性红外NDIR空气浓度分析技术,分析不同气体的光谱波长,有效地评估空气中各气体的浓度;采用基于决策树算法的CART算法,针对数据中基尼值的不同,构建最优分类树和回归树,实现对气体数据的分类和预测;最后采用生物酶包裹降解技术有效快速地降解空气中的污染物,实现室内空气的安全健康。经过试验验证,设计的空气质量评估算法具备绿色环保、高能效和短周期等优点,对空气中污染物综合治理率高达98%。

基于决策树算法的胃癌患者腹腔镜术后发生肺动脉栓塞的风险预测模型的建立

目的:对胃癌患者在腹腔镜手术后发生肺动脉栓塞(PE)的影响因素进行分析,并建立决策树模型。方法:回顾性收集我院于2018年1月—2022年6月行腹腔镜手术的胃癌患者118例为研究对象,依据胃癌患者在腹腔镜手术后是否发生肺动脉栓塞,分为肺动脉栓塞组与非肺动脉栓塞组,分析胃癌患者腹腔镜术后发生肺动脉栓塞的危险因素,采用SPSS Modeler软件构建胃癌患者腹腔镜术后发生肺动脉栓塞的决策树模型,并分析其预测效能。结果:单因素分析结果显示,年龄、围术期是否输注红细胞、下肢DVT、手术时间、术后第1天D-二聚体水平等资料皆存在统计学差异(P<0.05);多因素Logistic回归分析结果显示,年龄>60岁、围术期输注红细胞、下肢深静脉血栓形成(DVT)、手术时间≥3h、术后第1天D-二聚体水平是胃癌患者腹腔镜术后发生肺动脉栓塞的危险因素;构建了胃癌患者腹腔镜术后发生肺动脉栓塞的决策树模型,决策树模型共5层,13个节点,模型选择了年龄>60岁、围术期输注红细胞、下肢DVT、手术时间≥3h、术后第1天D-二聚体水平5个临床特征作为模型的节点,其中重要性排名第一的预测因子是术后第1天D-二聚体水平。胃癌患者腹腔镜术后发生肺动脉栓塞的决策树模型AUC是0.859(95%CI:0.783~0.917),胃癌患者腹腔镜术后发生肺动脉栓塞的Logistic回归模型的AUC是0.763(95%CI:0.676~0.836),决策树模型与Logistic回归模型的delong检验结果为Z=2.350,P=0.019。结论:年龄>60岁、围术期输注红细胞、下肢DVT、手术时间≥3h、术后第1天D-二聚体水平是胃癌患者腹腔镜术后发生肺动脉栓塞的危险因素。本研究构建的胃癌患者腹腔镜术后发生肺动脉栓塞的决策树模型预测效能较为优异,有利于早期精准鉴别胃癌患者腹腔镜术后PE的发生。

决策树算法在获取连续流反应器动力学参数中的应用

为帮助企业工艺人员在设计连续反应器前获取合理的动力学数据并快速进行动力学测试方案设计,研究者选择动力学测试方法和对应测试试验仪器,设计了一套动力学分析测试系统。用户可通过输入反应方程,勾选预设14个具体影响反应动力学测试的问题,要求系统一方面完成反应物网络及主反应可能的能级图的绘制,另一方面通过决策树机器学习算法处理预设的99万条数据,从中找到最佳的动力学测试建议并呈现。整个机器学习过程不超过4s,整个分析测试系统运行时间不超过1min,大大提高了研发人员进行动力学测试的效率。

基于决策树算法的风力发电机组偏航控制系统设计

风力发电机组偏航系统对风力控制方面效果欠佳,为提升风能利用率与发电效益,将决策树作为基本算法,构建风力发电机组偏航控制系统。整合信号采集、位置伺服和偏航传动等物理装置单元,建立偏航控制系统的硬件结构。基于决策树算法,综合考虑滞后性、机械损耗等影响因素,设计偏航控制规则提取、叶轮侧对风向及自动解缆等系统的软件控制程序。将系统应用于搭建的大型风力发电机组仿真模型中开展实验,通过对比风向角度呈线性递增过程中,控制前后偏航电机启动脉冲、发电机功率与风力机转速以及偏航角度等模拟数据发现,各项参数均与风向角度有较强关联性。偏航角度的曲线斜率无限接近1,与风向角度的等量线性关系显著。结果表明,该系统能提升机组的发电效率与偏航控制效率,能快速、精准地实现风力发电机组偏航控制。

基于决策树求解非线性规划问题的算法

针对群体智能优化算法具有随机性、盲目性、可编程性差的问题,提出了一种简单有效且不具有随机性的全局搜索算法,用于求解非线性规划问题。通过对每个决策变量的可行域离散化处理后得到的数据构建决策树,采用深度优先的规则对最优解进行搜索,搜索的同时用指数衰减函数调整搜索步长,从而逐步缩小搜索范围,直到结果收敛。算法不具有随机性,不需要编码、解码、交叉、变异等复杂操作,也不需要随机生成初始种群,可编程性强。对非线性规划的六个测试函数进行求解,并与文献中报道的结果对比,结果表明基于决策树的遍历搜索对解决非线性规划问题有效,对于多决策变量的复杂优化问题,采用分组搜索的策略既能保证求解精度,也能保证收敛速度。

基于改进决策树算法的智能推荐系统案例分析

阐述基于改进决策树算法的职业教育就业资讯智能推荐系统设计,包括在系统架构上进行系统总体框架、硬件选型、软件功能模块的设计。为评估系统性能,选择Apache JMeter工具进行系统性能测试,验证系统功能有效性和实用性。

基于DBSCAN与二叉决策树算法的短路故障定位方法研究

随着人工智能技术在配电网中不断扩大,配电网故障判断的速度和准确率得到了显著提升。然而,当监测系统发生多起短路故障报警时,往往会伴随大量的衍生短路故障的报警,影响现场人员对真实短路位置的判断。为了提高配电网在线监测及诊断能力,同时过滤掉衍生报警,本研究提出了一种基于DBSCAN和二叉决策树算法的短路故障定位推理机。以时间为密度对线路报警信息进行聚类,并根据配电网线路的拓扑结构设计相应的推理树,以此开发出故障定位推理机,最终实现对配电网短路故障的快速诊断定位,准确率可达97%以上。

基于决策树算法的测绘遥感图像信息分类方法研究

当前的测绘遥感图像信息分类节点的布设形式一般为独立的,分类识别范围较小,导致遥感图像信息漏分误差增加,为此提出了一种基于决策树算法的测绘遥感图像信息分类方法。根据当前的信息分类需求及标准,进行遥感图像信息预处理,采用多目标的形式,以此来扩大分类识别范围,部署多目标分类识别的节点,建立测绘遥感图像信息分类矩阵,以此为基础,构建决策树测算遥感图像信息分类模型,采用多元修正处理实现信息分类。测试结果表明:对比于测试组,该文方法的遥感图像信息漏分误差比被较好地控制在2.5以下,说明在决策树的辅助与支持下,当前对于遥感图形信息的分类效率更高,误差可控,将其应用到遥感图像自动分类中,具有很好的弹性和鲁棒性,且分类结构简单明了,达到了更好的分类效果,定义了一种特殊的数据结构,实现了该分类系统。实践表明,该系统具有很好的稳定性和交互性,实用性较强。

基于改进决策树算法的输电线路风偏跳闸故障识别研究

当前的输电线路风偏跳闸故障识别节点设定方式一般为独立结构,可识别范围较小,导致误识率增加,因此提出基于改进决策树算法的输电线路风偏跳闸故障识别方法。先提取基础故障特征,采用多阶的方式,扩大可识别范围,部署多目标故障识别节点,然后以此为基础,构建改进决策树测算风偏跳闸故障识别模型,采用随机锁定处理实现故障识别。测试结果表明,对比传统GRU的特高压三端风偏跳闸故障识别测试组、传统长短期记忆网络和随机矩阵风偏跳闸故障识别测试组,改进决策树算法输电线路风偏跳闸故障识别测试组最终得出的误识率被较好地控制在20%以下,说明在改进决策树算法的辅助下,当前的跳闸故障识别速度更快,误差可控,具有实际的应用价值。

基于决策树算法的企业市场管理决策分析

在竞争激烈的市场环境中,企业成功的关键在于科学合理的市场管理决策。决策树算法作为一种常用的数据挖掘工具,以其强大的分析能力在企业决策中得到了广泛应用。文章旨在深入探讨基于决策树算法的企业市场管理决策分析,通过对市场数据的挖掘和分析,决策树算法能够为企业提供决策支持,助力优化管理流程,提高市场竞争力。文章介绍了决策树算法在企业市场管理决策中的背景和目的,讨论了决策树算法的基本原理,包括信息熵、信息增益等概念,详细探讨了决策树在市场管理决策中的具体应用。