基于CART模型的高铁灰渣玻璃形成能力研究

固化技术是极具前景的危废无害化与资源化处理技术,而高铁类危废灰渣铁含量高,易诱发玻璃体产物析晶或分相,这成为固化过程的难点之一。本文依据高铁类危废灰渣组成,采用极端顶点设计方法,设计了385个SiO_(2)-Al_(2)O_(3)-CaO-Na_(2)O-TiO_(2)-Fe_(2)O_(3)体系玻璃配伍,并通过光学显微镜、X射线衍射及酸溶试验,确定其中136个配伍可形成化学稳定性良好的玻璃态样品。结合决策树(CART)模型分析,确定了具有优化玻璃形成能力的高铁类危废灰渣玻璃化配伍范围(按质量分数w计):40.0%≤w(SiO_(2))≤55.0%、10.0%≤w(CaO)<14.0%、14.0%≤w(Na_(2)O)≤18.0%、5.0%≤w(Other)<9.5%或35.0%≤w(SiO_(2))<40.0%、9.0%≤w(TiO_(2))≤10.0%、5.0%≤w(Other)<9.5%,为高铁类危废灰渣的玻璃化配伍提供了设计与计算依据。

基于CART决策树的分布式数据离群点检测算法

在分布式计算环境中,离群点通常表示数据中的异常情况,例如故障、欺诈、攻击等。通过检测分布式数据的离群点,可以对这些异常数据进行集中处理,保护系统和数据的安全。而进行离群点检测时,不仅要考虑数据的规模和复杂性,还要在分布式环境下高效地发现离群点。因此,提出一种基于CART决策树的分布式数据离群点检测算法。在构建CART决策树时,使用类间中心距离作为分裂准则,根据分离类别对训练数据进行分类,从而确定数据的类型。在上述基础上,考虑到离群点的分布模式与其周围数据对象不同,使用空间局部偏离因子(SLDF)对空间内各个数据对象之间的离群程度展开度量,同时在高维空间内展开网格划分,引入SLDF算法检测剩余离群点集,最终实现分布式数据离群点检测。实验结果表明,所提方法的离散点检测错误率在0.010以内,可以更加精准地实现分布式数据离群点检测,具有良好的检测性能。

基于CART决策树的调度算法研究

以往的作业车间存在大量的离线加工数据。基于数据挖掘、调度规则和算法优化相关知识,提出基于贝叶斯优化的改进CART算法来对车间数据挖掘利用,根据车间数据的属性逐步划分节点,生成树状结构,剪枝,最后生成加工规则。通过不同数据算例的实验结果表明,经过贝叶斯优化后的CART算法相较于传统CART算法提高了对数据划分的能力并提升了生成的决策树的准确度。

基于CART决策树的FPSO单点系泊系统电滑环故障诊断

为了保障FPSO单点系泊系统电滑环运行安全,有必要开展电滑环故障诊断方法的研究,为单点系泊系统电滑环故障预警与排查提供依据。本文针对FPSO单点电滑环故障的诊断问题,采用了一种基于CART决策树算法的故障诊断模型;进一步利用有限元制作样本数据集,并通过该数据集训练得到了电滑环故障诊断模型;最后,通过后剪枝法完成了诊断模型的简化,实现了对电滑环的故障诊断。分析结果可以得到,该模型具有较高的准确率和较快的诊断速度,能够对电滑环进行有效的诊断,以便工作人员及时采取措施修复或更换电滑环,保证FPSO的安全运行。

基于Morlet小波与CART决策树的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断过程中样本处理、故障识别等技术问题,提出一种基于Morlet小波和分类回归树(Classification and Regression Tree,CART)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用Morlet小波分析方法和移动窗方法对轴承振动信号进行样本处理。其次,对提取的短样本进行变分模态分解与特征提取,完成训练集和测试集的构建。然后,使用训练集训练CART决策树分类模型,同时引入随机搜索和K折交叉验证用于模型关键参数优化,以获取理想的轴承故障分类模型。测试集验证结果表明,该方法不但能实现多种轴承故障的有效诊断、在含噪测试集中表现良好,而且单个样本的数据长度和采样时长的缩短效果明显。

基于改进CART算法的退役动力电池等级筛选方法

针对退役动力电池存在一致性差、等级筛选效率低的难题,提出了一种基于改进CART算法的退役动力电池等级筛选方法。首先,分析了传统CART算法的基本原理,为克服算法计算量大的缺陷,将Fayyad边界点判定定理与CART算法相结合,通过选取属性最优阈值点来减少计算量,提高分类效率;其次,基于代价复杂度后剪枝算法,采用交叉验证法对算法进行进一步优化;最后,将改进CART算法用于退役动力电池筛选分类,实验结果表明改进CART算法在保持较高准确率的情况下,可以有效提高退役动力电池的等级筛选效率。

基于CART算法的纳木措湖泊面积精确提取

为了能够更精确地提取到湖泊水体的范围,对比MLC、SVM和基于多特征的全新遥感影像CART决策树分类方法,对西藏自治区的纳木措湖泊进行自动提取研究.选择Landsat 8OLI卫星遥感影像数据作为数据源.将得到的不同特征的影像进行组合,组合成全新的多特征遥感影像.决策树方法具有结构清晰、快速、简单、有效的优点,而CART算法可以根据选取的训练样本获取节点和阈值,不需要反复试验来确定阈值,避免了基于传统专家知识方法的主观性,因此采用CART算法构建决策树模型对研究区域进行湖泊水体的提取.结果表明CART决策树方法总体精度为99.82%,Kappa系数为0.996,MLC总体精度为96.814%,Kappa系数值为0.929,SVM总体精度为98.045%,Kappa系数值为0.956,总体精度相较于SVM和MLC分别提高了3%、1.775%,Kappa系数提高了0.067、0.04.CART决策树、MLC、SVM所得到的湖泊面积分别为2009.43、2014.93、2026.9 km^(2),MLC和SVM得到的结果比CART决策树分类法存在更多的错分和漏分现象,主要是将山地中的阴影信息错认为是水体,CART决策树方法识别到的细小水体更加连续,对于湖泊边界识别的效果也更好.

供应链金融背景下甘肃中药材核心企业评价问题研究--基于CART决策树算法的预测与分析

银企博弈论模型证明了有核心企业参与的中药材产业供应链融资中,中药材中小企业更易获得融资。结合甘肃省中药材行业的特殊性及金融机构的风险管理需求,利用逐步回归法进行指标选择,建立了完善的供应链金融核心企业评价指标体系。根据决策树算法特征,确定了指标体系维度和指标权重,构建了一个基于CART决策树算法的核心企业“综合评级”预测模型,进行了实证研究。采用均方误差对模型的拟合效果进行了分析,证明该预测模型具有较好的泛化能力和准确度。最后,给出了技术和实践层面的建议。

基于CART决策树的水位流量序列数据异常值检测

为提高水文数据质量和数据校核效率,提出了一种基于CART决策树的水位流量序列数据异常值检测方法,以提高异常值自动检测水平。首先构造纳入冗余数据样本,再利用水位流量序列数据特性选择检测特征,然后将样本带入特征,结合测站特性和基尼系数算法计算特征阈值,形成决策树,最后利用决策树进行异常值检测,辅助人工数据校核。经过人工判定后的数据,将形成新的样本用于下一次决策树构建。该方法的检测精度和效率能满足实际应用,目前已在全国水文水资源监测信息系统使用。

基于CART和聚类分析的古代玻璃分类预测模型研究

该文针对古代玻璃文物的化学成分,借助CART决策树、聚类分析和主成分分析方法对其进行分析和预测.通过对不同特征进行系统和K-means聚类,结果表明将玻璃制品分为高钾类和铅钡类两大类和三个亚类为最佳.利用主成分分析法对其化学成分分析发现,当特征根选为前六个时,效果最好,对解释原有变量贡献率较大.根据以上结果构建CART决策树预测未知玻璃制品类型,预测准确率较高.

基于CART决策树的110 kV供电区域分布式光伏承载能力测算模型

分布式光伏受天气影响较大,测算110kV供电区域的分布式光伏承载能力,对区域供电来说意义重大。基于此,提出基于分类与回归树(calssification and regression tree,CART)的110kV供电区域分布式光伏承载能力测算模型。该模型以分布式电源输出功率、区域分布式电源发电量占比、局部分布式电源线损增量等数据为基础,利用CART决策树建立110kV供电区域分布式光伏承载能力测算模型,并使用改进鲸鱼优化算法求解测算结果。经实验测试发现,该模型对分布式光伏承载能力的测算精准度较高,可有效测算不同实验区域在不同季节时的分布式光伏承载能力,具有较高的应用价值。

基于CART的师范类本科毕业论文质量预测研究

为了提高学生培养质量,文章首先论述了相关概念,然后采用数据挖掘技术中的CART决策树算法对师范类本科毕业论文质量预测进行了探究,最后根据问题提出了几点建议。

CARTIER 法国坦克 永恒的传奇

CARTIER卡地亚的Tank腕表凭借独树一帜的设计,一直以来都是辨识度极高的美学风尚标。Tank腕表简约的线条、精准和谐的比例,以及其所代表的隽永与优雅,深受各界名人青睐,跨越性别与时代,留下独属于Tank的时光印记。Tank问世于圆形表盘作为主流选择的20世纪初。

血液疾病患者cart治疗的应用及护理策略研究

本研究的目的是探讨血液疾病患者chimeric antigen receptor T细胞( cart)治疗的应用及其护理策略。方法 本研究共选取80例血液疾病患者为研究对象,分为研究组40例和对照组40例。结果 研究组医院感染发生情况较对照组明显下降(P<0.05)。对于预防医院感染的健康知识知晓度,在护理后研究组的评分明显提高,并显著优于对照组(P<0.05)。研究组的自我护理掌握度评分在护理后也明显提高,并显著优于对照组(P<0.05)。在心理状态评分方面,SAS焦虑评分和SDS抑郁评分均在护理后显著降低,并低于对照组(P<0.05)。对于护理的满意度,研究组的总满意度明显高于对照组(P<0.05)。结论 在血液疾病患者的cart治疗中采用电子护理策略可以有效减小医院感染发生率,提高病患对于预防医院感染的知识知晓程度和自我护理掌握度,改善其心理状态,并能提高病患对护理的满意度。

CARTIER造型艺术 创意无限

不拘常规的造型拓展着现实与想象的边界,CARTIER卡地亚神奇地演绎着关于时间的美学,将造型艺术的非凡天赋发挥到极致。2024年“钟表与奇迹”高级钟表展中,一系列全新作品以创意为引,展现出卡地亚独树帜的风格与精神。卡地亚以其独特的视角感知时间的神奇之处,通过全系列制表新作丈量时间之美,展示背后的奥秘。从极致具象到抽象的表达,到大胆创新、天马行空的尝试,所有的探索在不设限的创意领域尽情挥洒。

自由与优雅CARTIER卡地亚的美学世界

Santos的自由世界20世纪初是人类畅想天际的黄金时代,航空工业蓬勃发展,CARTIER卡地亚亦从这一时期开始为现代制表业开创引领时代的设计。在圆形怀表盛行的1904年,路易·卡地亚为好友飞行家阿尔伯特·山度士·杜蒙特别创作了一款专门佩戴于手腕的现代腕表,方便他在驾驶飞机时查看时间。这枚腕表灵感的来源,是几年前的一次晚餐对谈,挑战环铁塔飞行失利的山度士先生告诉路易·卡地亚。

基于CART算法的空间目标本体反演方法

针对预警中空间群目标反演精度不高、鲁棒性较差的问题,提出了一种基于分类回归树(classification and regression tree,CART)算法的空间目标本体反演方法。首先构建分类与回归决策树,并将空间目标的入射角、光谱辐射亮度、温度等特征数据作为决策树的输入;再基于基尼系数评估数据纯度,对目标在不同温度、不同入射角下的光谱辐射亮度进行分割;最后通过在每个节点处对数据集进行划分,实现对空间目标本体的有效反演。数值对比实验表明,3种典型空间目标的决策树模型反演结果与实际情况一致,验证了所提方法的有效性。

CART软件计算的红外大气透过率和实测值比较

初步完成了一套通用大气辐射传输软件的研制,它是一套基于我国大气模式的采用独特算法的大气辐射传输软件,可用来较快速地计算大气光谱透过率、大气热辐射、大气散射辐射和太阳直接辐照度,光谱分辨率为1cm-1。利用中近红外傅里叶光谱辐射计FTIR测得的水平红外大气透过率来验证CART软件计算水平路径上红外大气透过率的精度。比较结果表明:CART软件计算的水平大气透过率和实测值的误差最大小于0.1,均方根大约为0.04。这可以说明CART软件计算水平红外大气透过率是可靠的。

综合非光谱信息的荒漠化土地CART分类

用遥感手段对荒漠化进行监测是当前荒漠化研究的热点问题,传统的荒漠化遥感信息自动提取方法是基于光谱特征的图像分割,受多种因素的影响,分类精度的提高遇到瓶颈,因此基于知识的分类方法应运而生。CART是一种非参数化的分类与回归方法,在用于遥感影像自动分类时,可以方便地应用多源知识,提高分类精度。本文在分析了CART方法原理的基础上,针对荒漠化地区各种地物的特点,将包括地物光谱知识、纹理知识、植被盖度等在内的多种知识融入CART模型,克服了单纯利用光谱特征进行分类的不足,取得了85.94%的精度。

基于影像多种特征的CART决策树分类方法及其应用

以扬州市宝应县为研究区,采用主成分分析法对研究区影像进行数据压缩和单波段数据增强,利用灰度共生矩阵分析第一主成分的纹理信息。运用基于CART算法的决策树分类方法,选用影像的光谱特征值、NDVI值以及纹理统计量值为测试变量,并通过计算确定决策树的节点规则,提取影像中主要地物信息。将分类结果与单纯依靠光谱特征的监督分类法结果相比较,表明基于影像多种特征的CART决策树分类方法分类精度较高,尤其较好地提取了围网养殖区和建设用地。