基于审美分析的口腔美容修复分类诊疗方案(一):基本概念、决策树及临床路径

当前美容修复临床方案多基于欧美国家提出的口腔美感指标(简称欧美审美)制定,但机械地照搬欧美口腔美容修复方案,忽视了其与中国人口腔美感指标(简称中式审美)的差别,是无法有效支撑国人个性化口腔美容修复诊治的。另外,近年发展迅猛的美容修复新技术、新方案层出不穷,但不少热门概念的内涵混淆不清,也缺乏应有的分级诊疗规范,急需讨论明晰。本文从服务好口腔美容修复临床运用出发,探讨了中译词“美学”的不足与误用,美学与美容的区别与联系,美容修复与固定修复的相关关系,还讨论了前牙区、美学区与暴露区的差别、口腔审美分析的诊疗价值,以及脱敏、暗示等疗法在口腔疑难美容修复病例中的运用方法。进一步介绍了审美分析引导的暴露区牙位修复重建的决策树及临床路径,并案析介绍了审美分析评估临床流程、口腔美容修复临床三分类及相应的临床分类诊疗要点。

高寒山区积雪遥感提取决策树分类模型构建与精度评价

青藏高原位于亚洲中部,是亚洲数十条大江大河的发源地,也被誉为“亚洲水塔”,因此青藏高原的水环境和气候变化对欧亚大陆上的数十个国家的生态环境都有着重大影响.如何高效获取青藏高原积雪覆被数据是目前相关领域研究的热点问题.本研究以归一化差异雪指数(Normalized Difference Snow Index,NDSI)为基础,针对高原湖泊结冰容易导致运用常规监督分类方法进行遥感影像积雪提取中分类误差较大的问题,构建了针对高寒山区积雪提取的决策树分类模型,并执行获取决策树分类成果.同时以ENVI遥感图像处理平台共提供的6种应用较为成熟的监督分类算法获取的分类成果为对照,并分别统计各分类方法提取成果的总体分类精度(Overall Accuracy)和Kappa系数两个精度验证指标.最后,通过综合分析得出这7种分类方法的综合分类精度,由高到低分别为:专家决策树>最大似然法>支持向量机>神经网络法>马氏距离法>最小距离法>平行六面体法.其中,本研究所构建的决策树分类结果的总体分类精度和Kappa系数分别达到了96.83%和0.96,远高于其他6种常规监督分类方法的精度,验证了该分类模型的精度.

利用动态阈值决策树分类的华北平原冬小麦动态监测

华北平原是中国最大的粮食生产基地,准确监测其冬小麦种植面积及其变化对粮食产量预测和国家粮食安全具有重要意义。然而,不同土地利用产品所估算的小麦面积、空间分布及其动态变化均存在较大分歧,不能有效反映出冬小麦的长期变化特征。该研究结合作物物候特征和已有小麦专题数据产品,首先构建动态阈值决策分类算法,以降低传统方法在阈值设定和样本筛选方面的不确定性;进而分析了2003—2022年华北平原区冬小麦播种面积的长期变化规律。结果表明:1)该研究提出的动态阈值决策分类算法能准确地提取冬小麦面积,平均总体精度为93.44%,且与统计数据具有较高的一致性;2)2003—2022年华北平原冬小麦种植面积整体呈上升趋势,不同地区变化类型差异较大;3)研究时段内,持续种植冬小麦的耕地面积仅占各年份种植范围总面积的5%,种植次数低于10 a的面积占比达55%;4)河北省中南部、山东省西部和河南省中北部冬小麦种植面积相对稳定,京津冀地区以及山区冬小麦播种面积变化相对频繁。该研究可为大尺度冬小麦动态监测提供了新的方法视角,并对科学制定耕地调控策略具有重要意义。

基于决策树的电气设备异常振动信号智能分类方法

当前,电气设备异常振动信号智能分类方法效果不佳。为此,提出基于决策树的电气设备异常振动信号智能分类方法。提取振动频率、幅值、相位差及信号变化峰值点4个特征参量,通过权函数叠加拟合获取综合特征。采用决策树算法构造信号弱分类器,再用支持向量机优化为强分类器,输入信号特征,输出异常振动信号类别,由此实现对电气设备异常振动信号的智能分类。实例应用结果显示,所提方法可以有效识别设备异常振动信号类型,分类精度较高。

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。

决策树剪枝加强的关联规则分类方法

传统关联规则挖掘在面临分类决策问题时,易出现非频繁规则遗漏、预测精度不高的问题。为得到正确合理且更为完整的规则,提出了一种改进方法 DT-AR(decision tree-association rule algorithm),利用决策树剪枝策略对关联规则集进行补充。该方法利用FP-Growth(frequent pattern growth)算法得到关联规则集,利用C4.5算法构建后剪枝决策树并提取分类规则,在进行置信度迭代筛选后与关联规则集取并集修正,利用置信度作为权重系数采取投票法进行分类。实验结果表明,与传统关联规则挖掘和决策树剪枝方法相比,该方法得到的规则在数据集分类结果上更准确。

决策树分类算法的预剪枝与优化

决策树分类算法是1种直观、有效的分类算法。针对影响决策树算法分类效果的2个重要因素———属性选择度量及预剪枝参数,对算法进行优化。以澳大利亚某地降水预测为实例,搭建迭代二叉树3代(ID3)及分类与回归树(CART)模型并对其进行优化。通过数据预处理及预剪枝操作,改进了算法,有效防止了过拟合,提高了决策树的分类性能。基于交叉检验方法优化了2种模型的参数,提高了预测精度。性能对比结果表明,基于基尼指数构建的决策树精度更高。针对该决策树,在优化后的参数附近构建三维网络搜索最优参数,达到了更高的预测准确率。

基于面向对象CART决策树的土地利用分类研究

面向对象的CART决策树分类方法可解决目前流行的监督分类、非监督分类以及模糊分类方法中“同物异谱、异物同谱”引发的漏分、错分问题。该方法融入了形状和纹理特征进行分类,同时运用二级分类体系解决了相似地物因光谱、纹理不同而导致的地物错分问题,分类效果较好。利用楚雄市鹿城镇2013年GF-1号遥感影像进行土地利用分类。结果表明:(1)基于光谱、形状和纹理信息选取的19个特征变量开展面向对象的CART决策树分类,总体精度可达90.22%,其中林地分类的效果最好;(2)二级分类体系解决了耕地、裸地因光谱、纹理特征多样而产生的地物错分问题,总体精度提高了7.06%,Kappa系数提高了8.17%。

基于决策树的异常电池分类方法

提出了一种基于决策树算法的异常电池精准定位和分类方法,帮助人们在电池维修或更换时能够迅速确定故障单体的位置和类型,从而实施准确的维修更换方法,提高故障处理的效率。搭建电池仿真模型获取异常电池的充放电循环数据;以电压数据为基础,训练用于异常电池分类的决策树算法,使用试验数据和云端实车数据对构建的模型进行验证。验证结果表明,该方法能够准确判断异常电池单体在电池组中的位置和异常类型。在不同验证数据上,该方法的分类准确率高达98%以上,能够有效筛选出动力电池组中的异常电池。该结果说明了提出的决策树算法在动力电池异常分类中的有效性和准确性。

决策树优化选择下城市交通出行特征研究

文中对基于决策树优化选择下城市交通出行特征进行研究,通过研究城市交通出行方式,缓解城市交通出行压力。基于决策树算法基本理论,构建决策树模型,选取城市交通出行特征作为分类依据,运用C4.5决策树算法对城市交通出行数据进行分类,根据分类后各个不同特征叶子节点对上层子节点的总占比进行城市交通出行特征优化选择分析,并在“Occam's razor”的基础上,利用重新引入法提出优化方法,解决C4.5决策树算法存在的过度拟合问题,提升城市交通出行方式分析效果。实验结果表明,该方法可有效分析城市交通现有出行特征,指导城市交通规划,依据该方法的分析结果对早高峰线路进行优化后,有效减少了长距离拥堵路段,同时避免了严重阻塞路段的产生。

区块链框架下基于优化决策树模型的大数据分类算法研究

近年来,虽然我国大数据技术的发展水平有所提升,但是分类算法存在分类准确性问题和计算能力问题,而在区块链框架体系下,以优化决策树模型为基础的大数据分类算法,具有数据加密的特点,能够形成分布类型的决策树模型,精准进行数据的分类处理,优化决策树算法,有效解决传统大数据分类算法的问题。基于此,分析区块链框架下基于优化决策树模型的大数据分类算法应用意义,提出几点算法技术的应用措施,旨在为增强技术发展水平而提供帮助。

基于决策树算法的海上移动目标分类与识别

为保障我国海域安全,对某海域移动目标的时空监测数据进行分析与挖掘,采用机器学习中的决策树算法对移动目标进行分类与识别,进而对重点目标实施有效追踪与管理。首先,通过分析海上移动目标的运动轨迹,研究其运动状态和隐含在数据中的物理量,构建、设计分类重要特征并将其量化为特征属性值;其次,使用Matlab的GUI界面寻找各分类特征属性值的阈值;最后采用决策树算法对监测的两千余艘船只进行分类与识别,并给出指定船只的分类结果。经验证,识别的准确率达到86%,该方法可较准确识别海上移动目标。

基于决策树算法与系统聚类的玻璃制品分类研究

本文主要研究了古代玻璃制品的成分分析和鉴别,基于决策树算法建立玻璃分类模型,对63个文物样品进行分类,并对比分类结果与真实分类结果的吻合度,得出分类规律。在高钾无风化、高钾风化、铅钡无风化、铅钡风化的分类基础上,本文考虑基于系统聚类法对每个大类进行亚分类,并对分类后的结果进行合理性、敏感性分析,实现了对未知类型玻璃制品的鉴别以及各类型玻璃的亚类划分,对文物鉴别与玻璃制品分类有重要意义。

基于决策树的京津冀地区Landsat图像分类

遥感图像是获取土地覆被信息的重要数据源,基于遥感数据的及时性、高效性、精准性等优点进行土地覆被分类是当前的研究热点。文章采用决策树分类技术,将京津冀地区作为研究区,结合京津冀地区土地覆被的分类特征,建立一套符合京津冀地区的图像分类体系。以Landsat 8数据为原始数据,基于不同类型的光谱特征构建决策树模型,获取研究区地表覆被分类结果,所得结果直观地反映了京津冀地区土地覆被的分布特征。

决策树分类算法的研究及其在电力营销中的应用

在市场经济发展中,电力需求越来越大,电力企业发展速度加快,需要对运行数据深度挖掘,使用决策树分类算法对数据深度分析,可为电力企业管理层提供有效的决策支持。文章通过对决策树分类算法进行研究,明确了决策树分类算法在电力营销中的应用过程,结合试验结果与分析,充分说明决策树分类算法在电力营销中有着重要价值,为电力营销工作提供了参考。

基于决策树算法的线上教学资源分类管理系统

常规线上教学资源分类管理系统使用Executor执行器分配教学资源,易受执行器输入输出接口参数影响,导致分类管理系统的运行状态与预期不符,因此基于决策树算法设计了一种全新的线上教学资源分类管理系统。硬件部分设计了Intel Sandy bridge多核处理器及型号专用寄存器(Model Specific Register,MSR),软件部分基于策树分类节点计算了GiniIndex属性值,生成了教学资源属性分类选择策略,从而完成了线上教学资源分类管理。系统测试结果表明,基于决策树算法的线上教学资源分类管理系统的运行状态与预期相符,整体运行性能良好,符合线上教学资源的分类管理需求,有一定的应用价值,为教学资源的数字化管理作出了一定的贡献。

一种基于植被指数的遥感影像决策树分类方法

以江苏省徐州市为研究区,采用2000年ETM+多光谱影像作为遥感信息源,选择影像的光谱特征和归一化植被指数(NDVI)、绿度植被指数(GVI)、比值植被指数(RVI)等10种植被指数作为分类特征,基于See5决策树学习软件构建分类决策树,实现了研究区景观格局的遥感分类。研究结果表明,决策树分类法易于综合多种特征进行遥感影像的分类,植被指数参与到决策树分类中能够提高分类的总体精度。

基于拟合物候参数的植被遥感决策树分类

针对目前遥感分类较少利用植被物候特征参数的现状,该研究以内蒙古自治区额尔古纳、根河两市作为试验区,基于2012年根河土地覆盖数据,采用双Logistic函数拟合的方法对跨度范围为2011年7月下旬至2013年7月下旬的时间序列MODIS EVI数据进行植被物候参数的分析与提取,并依据物候参数特征构建决策树对试验区土地覆盖进行分类。研究表明,不同植被的物候有较明显的特征,森林、草原与作物的生长季开始时间依次滞后,作物的生长季最短,森林与草原生长季基本持平;利用植被物候特征参数进行决策树分类,作物和森林2种植被类型取得较好分类效果,分类的总体精度达到73.67%,优于该区域MODIS土地覆盖产品的总体精度(66.08%)。该研究可为呼伦贝尔地区生态环境评价和农、牧、林业生产活动提供一定的参考。

基于粒子群算法的决策树SVM多分类方法研究

针对SVM多分类问题提出了一种基于粒子群算法的最优决策树SVM生成算法,以解决传统支持向量机多分类方法存在的不可分区域和误差积累现象。该方法利用自变异的PSO聚类算法在每一决策节点自动寻找最优或近优分类决策,将数据集划分为两类,直至叶子节点为止,最终根据最优决策树构建SVM多分类结构,训练各个节点SVM分类器。将该算法应用于图像人群密度分类问题,仿真实验表明,分类精度和分类时间得到明显改善,是一种有效地的多分类算法。

基于ASTER数据遥感影像的决策树分类

以黑龙江省北安市为研究区域,尝试利用ASTER视反射率值进行便利、准确的土地利用分类研究。对ASTER数据进行波段相关分析,确定最佳组合波段;然后重点分析转换为视反射率值的影像特征和光谱特征,从中提取各种典型地物的光谱曲线;并依据提取的光谱曲线建立基于地物反射率值大小关系或阈值的决策树模型,对研究区不同地物类型进行分类,并对结果进行精度评价。应用效果表明,该方法简单有效,但对于混合光谱容易错分。