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。

植被覆盖区老旧矿山边部遥感蚀变信息提取技术探讨

植被覆盖区基岩裸露少,围岩蚀变信息微弱.为在老旧矿山边部开展找矿工作,通过不同方法实验,最后采用植被抑制+岩土体光谱测试组合技术完成蚀变信息提取.该方法首先运用强迫不变植被抑制技术降低植被干扰,其次采集已有矿山蚀变围岩及蚀变带岩土体光谱信息并建立研究区光谱样本库,最后采用CART决策树分类技术完成蚀变信息提取.实验证明,基于植被抑制技术的CART决策树分类蚀变信息提取方法在植被覆盖区老旧矿山边部遥感蚀变信息提取效果较好.

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。

四川凉山州孙水河流域耕地撂荒时空格局分析

[目的]提取长期、精确的撂荒地空间分布信息,摸清流域耕地撂荒分布规律,进而为大凉山区域土地资源管理、乡村振兴战略规划等提供数据支撑。[方法]以凉山州孙水河流域为研究区域,应用CART决策树分类方法提取了研究区2009—2016年的撂荒地分布数据,分析了近10年来孙水河流域撂荒地时空格局、演变动态与影响因素。[结果](1)2009—2016年流域耕地撂荒情况呈现两个阶段:2009—2011年缓慢降低,2012—2016年快速增加。撂荒地多分布在中高山区域,并向河谷平原地区逐渐聚拢。多年平均撂荒面积为5357.88 hm^(2),2016年达到最大撂荒率(24.50%),年均撂荒面积:中游(2260.50 hm^(2))>上游(1716 hm^(2))>下游(1381.37 hm^(2)),年均撂荒率:上游(19.17%)>中游(15.46%)>下游(8.50%)。(2)撂荒地标准差椭圆分布呈现两个发展阶段,2009—2012年表现为“东南—西北”的方向分布,2013年后重心回移,撂荒更为聚集。(3)撂荒地多分布在海拔>2800 m,坡度15°~25°,距水系500 m内的地形单元。[结论]地形条件、生产水平、政治因素等均会导致区域撂荒时空格局变化,未来应加强辨析人类活动及自然条件对撂荒地影响机制的深入研究。

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.

决策树模型在临床研究数据分析中的应用

决策树模型是一种有监督的机器学习方法,分类规则通常采取IF-THEN形式,分析结果常以树形图呈现,具有可解释性强、易于理解的优势,在灾害预测、环境监测、临床诊疗决策等领域均有广泛的应用。本文从决策树模型概念入手,介绍了决策树模型的一般构建步骤、分类与回归树(classification and regression tree,CART)决策树模型在临床研究数据分析中的应用,并应用SPSS软件示例CART决策树模型的构建过程和实现方法,以期为临床研究者采用决策树模型进行数据分析提供参考。

基于随机森林模型的城市非法营运车辆识别

区域经济社会的快速发展与交通出行的需求发展不匹配,在一定程度上为非法营运车辆提供了市场契机。城市高速公路的ETC(Electronic Toll Collection)数据可有效稽查高速公路的非法营运车辆,从而优化运行秩序并提升管理水平。文中提取ETC数据的有效字段,采用随机森林算法建立非法营运车辆识别分类器,加入CART(Classification and Regression Tree)分类树模型分类器和二元逻辑回归模型分类器与之对比,并以西南某市高速公路自2022年2月6日~2022年3月8日的ETC指标数据进行实证分析。结果表明,随机森林模型分类器比CART分类树模型分类器和二元逻辑回归模型分类器预测效果更好,其准确性高达98.75%。

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。

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。

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。

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。

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。