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基于CART回归树模型的变电站施工安全事故分析与预测
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作者 田浩 卢博 +3 位作者 杨彦东 卜剑冲 邓建新 李东昌 《湘潭大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期101-108,共8页
在当前的变电站施工过程中,主要通过数据包络分析过程预测安全事故,忽略了表征信息中的不确定性,导致预测结果的选取受试者工作特征曲线下面积(AUC)值较低.针对这一问题,本研究应用分类回归树(CART)模型,设计了一种新的变电站施工安全... 在当前的变电站施工过程中,主要通过数据包络分析过程预测安全事故,忽略了表征信息中的不确定性,导致预测结果的选取受试者工作特征曲线下面积(AUC)值较低.针对这一问题,本研究应用分类回归树(CART)模型,设计了一种新的变电站施工安全事故分析与预测方法.首先,利用固定型、移动型采集技术相结合的方式,采集变电站施工现场数据,并通过主成分分析算法进行筛选处理.然后,深入分析变电站施工安全事故发生过程,通过基于概率分布的可分性判据,提取施工安全事故前兆特征.最后,利用CART模型构建施工安全事故根节点,再使用支持向量机(SVM)回归算法建立叶节点,形成可用于施工安全事故预测的最优决策树.通过迭代训练多个串联的CART模型实现梯度提升,应用该模型即可得到准确的事故预测结果.实验结果表明:该预测方法灵敏度更高,能够预测出更多的安全事故,并且该预测方法的AUC值高达0.91,具有更高的预测精度. 展开更多
关键词 分类回归树 变电站施工 安全事故 预测 特征分类 支持向量机
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基于梯度提升回归树的有机污染物生物-沉积物积累因子预测模型
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作者 王如冰 蔡喜运 《生态毒理学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期22-33,共12页
生物-沉积物积累因子(BSAF)是评价底栖无脊椎生物对有机污染物生物积累能力的重要参数,是由化合物、底栖环境与无脊椎生物之间的三相作用决定的。现有模型通常采用线性算法研究化合物BSAF与化合物理化性质的关系,忽略了由于环境-生物-... 生物-沉积物积累因子(BSAF)是评价底栖无脊椎生物对有机污染物生物积累能力的重要参数,是由化合物、底栖环境与无脊椎生物之间的三相作用决定的。现有模型通常采用线性算法研究化合物BSAF与化合物理化性质的关系,忽略了由于环境-生物-化合物相互作用引发的非线性影响,导致线性模型拟合和预测能力有限。本研究基于理化性质(PCP)和分子指纹(ECFP)描述化合物特征,结合环境样点和生物特征,采用梯度提升回归树(GBRT)的非线性算法,分别构建了底栖生物体内积累因子的GBRT-PCP和GBRT-ECFP预测模型,并与利用岭回归算法构建的线性模型进行比较。结果表明,GBRT模型训练集决定系数(R 2)均为0.97,验证集R 2为0.82~0.83,表明GBRT模型的拟合优度和预测能力显著优于岭回归模型(训练集和验证集R 2分别为0.38~0.56和0.38~0.52)。沉积物有机碳含量对生物-沉积物积累因子的影响呈波动下降趋势,脂质含量呈先波动上升而后下降趋势。GBRT-PCP模型结果表明,化合物疏水性(log K_(OW))对生物积累影响呈先平稳后上升而后下降趋势,吸附性(log K_(OC))对生物积累呈波动下降趋势。总体上,具有中等log K_(OW)(6.8~8.2)和中等log K_(OC)(4.4~5.2)的化合物易于积累在生物组织。GBRT-ECFP模型阐明了稠环、芳香环、醚键、C—Br键、联苯键等结构是影响生物积累的关键子结构,该模型基于分子指纹结构可实现对化学品生物积累的高通量预测。本研究建立的模型为化学品生态风险评价和管理决策制定提供理论依据和方法参考。 展开更多
关键词 有机污染物 底栖无脊椎生物 生物-沉积物积累因子 梯度提升回归树
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基于分类回归树方法的遥感信息快速提取研究 被引量:1
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作者 高剑 孙辉 +1 位作者 潘之腾 李建梅 《现代电子技术》 2023年第11期33-37,共5页
遥感信息具有一定的连续变化性,这将会在一定程度上使得遥感信息快速提取存在偏差,其提取的时间也随之增加,容错率下降,为此文中提出基于分类回归树的遥感信息快速提取方法。通过噪声调整的主成分分析法(NAPCA)提取遥感信息的特征,利用... 遥感信息具有一定的连续变化性,这将会在一定程度上使得遥感信息快速提取存在偏差,其提取的时间也随之增加,容错率下降,为此文中提出基于分类回归树的遥感信息快速提取方法。通过噪声调整的主成分分析法(NAPCA)提取遥感信息的特征,利用复小波变换法对图像进行去噪处理,同时结合邻域值函数完成小波系数收缩。通过分类回归树方法进行样本训练,连续不间断获取遥感信息,结合Bayes判别准则完成遥感信息快速提取。实验结果表明,所提方法能够有效提升容错率,降低遥感信息快速提取偏差和时间。 展开更多
关键词 遥感信息提取 分类回归树方法 图像去噪 小波系数收缩 偏差降低 实验测试 城市绿化
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应用增强回归树对小兴安岭沼泽湿地构成信息的提取
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作者 高炜 南洋 +2 位作者 郭海霞 白雪 朱丹瑶 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期137-142,共6页
湿地是地球上最重要的生态系统之一,在维护全球生态安全方面起着不可替代的作用。为了精确监测湿地变化,提高湿地遥感监测水平,以小兴安岭地区作为研究区,应用谷歌地球引擎(GEE)云平台和R工具软件,使用Landsat8 OLI光学数据和地形数据,... 湿地是地球上最重要的生态系统之一,在维护全球生态安全方面起着不可替代的作用。为了精确监测湿地变化,提高湿地遥感监测水平,以小兴安岭地区作为研究区,应用谷歌地球引擎(GEE)云平台和R工具软件,使用Landsat8 OLI光学数据和地形数据,构建增强回归树(BRT)湿地发生概率模型,探讨光学数据以及地形数据对沼泽湿地提取的重要性。结果表明:①模型A UC值为0.807,模型标准差为0.003,模型预测性能较好、性能稳定;②沼泽湿地发生概率模型中输入变量的重要性由高到低的排序为红波段(B4)、地形位置指数(TPI)、蓝波段(B2)、绿波段(B3)、归一化植被指数(NDVI)、地形湿度指数(TWI)、归一化水指数(NDWI)、近红外波段(NIR);③当湿地-非湿地二元分类阈值为0.7时,模型对湿地的提取精度(0.828)高于对非湿地的提取精度(0.803),模型预测湿地的能力优于非湿地。 展开更多
关键词 机器学习 增强回归树 湿地 Landsat8 谷歌地球引擎
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基于增强回归树的麦-玉轮作农田蒸散影响因素分析
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作者 李成 李兆哲 +2 位作者 王让会 丁奠元 徐扬 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期317-325,共9页
为探讨华北典型轮作农田蒸散(ET)变化规律,以山东禹城试验站冬小麦-夏玉米(麦-玉)轮作田为研究对象,基于涡度相关技术实测的8年观测数据与增强回归树方法,分析了农田ET逐日变化特征及其对环境因子的响应。结果表明:研究时段内逐日ET变... 为探讨华北典型轮作农田蒸散(ET)变化规律,以山东禹城试验站冬小麦-夏玉米(麦-玉)轮作田为研究对象,基于涡度相关技术实测的8年观测数据与增强回归树方法,分析了农田ET逐日变化特征及其对环境因子的响应。结果表明:研究时段内逐日ET变化范围在0~9.6 mm/d之间,且不同阶段(小麦季、玉米季和农闲期)ET总量存在较大差异。一般而言,每年小麦季ET的峰值和总量均明显高于玉米季,而农闲期ET占全年ET总量的比例不足4%。净辐射是影响麦-玉轮作田不同阶段ET变化的首要因素,对各阶段ET的贡献率由高到低依次为小麦季(81.4%)、玉米季(52.7%)、农闲期(36.8%)。除净辐射外,其他环境因子对ET的影响则具有阶段性差异。饱和水汽压差对小麦季和玉米季ET存在一定的影响,而土壤含水率和风速对农闲期ET的贡献率相对较高。研究可为变化环境下农业水资源高效利用以及作物模型优化等提供科学依据。 展开更多
关键词 农田蒸散 麦-玉轮作 环境因子 增强回归树
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基于贝叶斯加性回归树的个体化治疗效应估计方法及应用
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作者 梁宝生 周江杰 王胜锋 《中国卒中杂志》 2023年第7期770-779,共10页
个体化治疗效应指对于同一例患者,无论其实际接受治疗与否,在接受治疗和未接受治疗状态下所呈现出的效果差异。整合患者特征开展对个体化治疗效应的评估,可以辅助实现对每一例患者精准化施加获益最大的治疗方案。本文基于贝叶斯加性回... 个体化治疗效应指对于同一例患者,无论其实际接受治疗与否,在接受治疗和未接受治疗状态下所呈现出的效果差异。整合患者特征开展对个体化治疗效应的评估,可以辅助实现对每一例患者精准化施加获益最大的治疗方案。本文基于贝叶斯加性回归树的个体化治疗效应估计和统计推断,介绍其进行因果效应显著性评价、因果效应异质性亚组识别等要点,并结合阿尔茨海默病案例进行应用展示。 展开更多
关键词 个体化治疗效应 贝叶斯加性回归树 精准医疗 预测模型
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观察性研究中基于贝叶斯加性回归树的平均处理效应估计
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作者 刘文 倪森淼 +5 位作者 仲子航 甘世林 贺志强 黄清浩 于浩 柏建岭 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2023年第6期822-826,831,共6页
目的探讨观察性研究中贝叶斯加性回归树估计平均处理效应的统计学性能及适用条件。方法通过模拟试验和实例分析比较贝叶斯加性回归树与多变量回归、倾向性得分匹配、逆概率加权的估计结果差异。结果模拟试验表明,在线性假设下,贝叶斯加... 目的探讨观察性研究中贝叶斯加性回归树估计平均处理效应的统计学性能及适用条件。方法通过模拟试验和实例分析比较贝叶斯加性回归树与多变量回归、倾向性得分匹配、逆概率加权的估计结果差异。结果模拟试验表明,在线性假设下,贝叶斯加性回归树的估计表现与常用方法接近。当数据中变量之间关系复杂,存在非线性关系时,贝叶斯加性回归树的估计结果明显优于其他方法。当不满足可忽略性假设时,未观测到的混杂因素导致四种估计方法的结果都会存在偏倚,但是贝叶斯加性回归树的估计偏倚明显小于其他三种方法,结果相对稳健。并在实例中使用该方法估计了戒烟对于体重变化的平均处理效应。结论在绝大多数观察性研究中,研究结局受到多个因素的影响,研究者很难正确指定变量间的关系。从模型拟合和结果准确性来说,贝叶斯加性回归树是值得推荐的方法。 展开更多
关键词 观察性研究 贝叶斯加性回归树 因果推断 可忽略性假设
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基于梯度提升回归树模型的烟草产量预测方法
8
作者 李明钊 李熠胥 王佳 《云南化工》 CAS 2023年第9期109-111,共3页
烟草作为我国重要经济作物之一,其利税为国家和地方财政收入作出了积极贡献。基于我国近年来烟草产量的历史数据,建立梯度提升回归树模型,对烟草产量进行了预测。首先,根据梯度提升思想建立梯度提升回归树模型;然后,根据烟草产量与年份... 烟草作为我国重要经济作物之一,其利税为国家和地方财政收入作出了积极贡献。基于我国近年来烟草产量的历史数据,建立梯度提升回归树模型,对烟草产量进行了预测。首先,根据梯度提升思想建立梯度提升回归树模型;然后,根据烟草产量与年份、月份及上年同期产量间的关联,设置独立因子;最后,借助2017~2021年全国烟草产量的真实数据,对2022年同期产量进行预测分析,并与2022年全国烟草产量的真实数值比较,以验证梯度回归树模型预测的有效性。 展开更多
关键词 梯度提升回归树 烟草 产量预测
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基于增强回归树的地表温度变化敏感性与下垫面改变关系研究——以长三角生态绿色一体化发展示范区为例
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作者 郁雅茜 余泽龙 +1 位作者 崔思静 孙凤云 《环境生态学》 2023年第10期37-46,共10页
在气候变化背景下,深入分析地表温度变化的敏感性和下垫面改变的关系,对探求长三角生态绿色一体化发展示范区的热环境影响有重要意义。基于1985年、1995年、2000年、2005年、2010年和2020年的Landsat遥感影像,进行地表温度反演、地表温... 在气候变化背景下,深入分析地表温度变化的敏感性和下垫面改变的关系,对探求长三角生态绿色一体化发展示范区的热环境影响有重要意义。基于1985年、1995年、2000年、2005年、2010年和2020年的Landsat遥感影像,进行地表温度反演、地表温度转移矩阵计算以及增强回归树的处理,探讨示范区地表温度变化敏感性与下垫面改变的关系。结果表明:1)示范区地表最高、最低温度均呈上升趋势。其中,高温地区普遍出现在城乡用地,主要集中在徐泾镇、松陵镇、罗星街道、魏塘街道、盛泽镇等城镇,而低温区域主要分布在水域区域。2)1985—2020年,耕地、林地、水域的总面积大量减少,城乡用地面积逐年增加。3)地表温度敏感性由高到低分别为转变为城乡用地、耕地、林地和水域的下垫面区域。4)2010—2020年,青浦区地表温度敏感性相对较低,嘉善县地表温度敏感性变化相对平稳,而吴江区地表温度敏感性变化波动性较大。减少用地类型转化为城乡用地和耕地,合理安排城乡用地类型的分布,增加示范区内绿化面积,继续对水域及林地进行保护和治理将会对示范区热环境改善产生一定的积极作用。 展开更多
关键词 温度变化敏感性 增强回归树 地表温度 下垫面 一体化示范区
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基于分类回归树模型的兰渝线陇南段铁路职工血脂异常流行现状及影响因素分析
10
作者 李廷栋 刘健生 +1 位作者 马婧 郭强 《中国初级卫生保健》 2023年第5期58-62,共5页
目的:基于兰渝线陇南段铁路职工健康体检数据,建立血脂异常发生风险的预测模型。方法:选取2016—2021年参加健康体检的兰渝线陇南段铁路职工作为研究对象,评估并比较血脂正常与血脂异常人群的体检指标。共纳入3970人,其中男性3625人(91.... 目的:基于兰渝线陇南段铁路职工健康体检数据,建立血脂异常发生风险的预测模型。方法:选取2016—2021年参加健康体检的兰渝线陇南段铁路职工作为研究对象,评估并比较血脂正常与血脂异常人群的体检指标。共纳入3970人,其中男性3625人(91.31%)、女性345人(8.69%)。建立分类回归树模型预测血脂异常发生风险。结果:血脂正常人群为2794人(70.38%),血脂异常人群为1176人(29.62%)。同年度比较,血脂异常人群平均年龄、身体质量指数(BMI)均显著高于血脂正常人群,且以男性和超重肥胖者居多;血脂异常人群甘油三酯、总胆固醇、低密度脂蛋白显著高于血脂正常人群,高密度脂蛋白显著低于血脂正常人群;血脂异常人群收缩压(除2016年外)和舒张压均显著高于血脂正常人群。2020年和2021年血脂异常人群的血糖值显著高于血脂正常人群。2019—2021年血脂异常伴高血压或糖代谢异常的人群占比也显著升高。分类回归树模型分析结果显示,BMI是脂代谢异常重要的预测因素,当BMI超过22.78 kg/m^(2)时脂代谢异常占比上升至43.40%;当BMI超过26.46 kg/m^(2)时脂代谢异常占比上升至57.50%。结论:兰渝线陇南段铁路职工血脂异常检出率为29.62%,BMI是血脂异常重要的预测因素。 展开更多
关键词 铁路职工 健康体检 血脂异常 分类回归树模型
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基于分类回归树的企业会计信息失真识别方法
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作者 郑朝亮 《信息与电脑》 2023年第12期99-104,共6页
常规的企业会计信息失真识别方法主要使用svmtrain惩罚参数进行识别交叉验证,易受核函数参数影响,导致平均识别错误率较高,因此急需基于分类回归树设计一种全新的企业会计信息失真识别方法。文章通过定量分析法选取了会计信息失真识别变... 常规的企业会计信息失真识别方法主要使用svmtrain惩罚参数进行识别交叉验证,易受核函数参数影响,导致平均识别错误率较高,因此急需基于分类回归树设计一种全新的企业会计信息失真识别方法。文章通过定量分析法选取了会计信息失真识别变量,利用分类回归树构建企业会计信息失真识别模型,设计企业会计信息失真识别算法,从而实现了企业会计信息失真识别。实验结果表明,设计的基于分类回归树的企业会计信息失真识别方法在不同会计失真识别变量下的平均识别错误率均较低,证明设计的企业会计信息失真分类回归树识别方法的识别效果较好,具有较高的准确性,有一定的应用价值。 展开更多
关键词 分类回归树 企业 会计信息失真 识别方法
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基于增强回归树和Logistic回归的城市扩展驱动力分析 被引量:81
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作者 李春林 刘淼 +2 位作者 胡远满 徐岩岩 孙凤云 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期727-737,共11页
研究城市扩展驱动力对于准确判断城市发展规律,剖析演化过程和预测城市未来扩展趋势具有重要意义,同时也能为制定合理的调控政策提供指导。以沈阳市1997—2010年城市建成区变化作为因变量,选取三大类10种驱动因子,利用增强回归树(BRT)和... 研究城市扩展驱动力对于准确判断城市发展规律,剖析演化过程和预测城市未来扩展趋势具有重要意义,同时也能为制定合理的调控政策提供指导。以沈阳市1997—2010年城市建成区变化作为因变量,选取三大类10种驱动因子,利用增强回归树(BRT)和Logistic回归两种方法分析影响城市扩展的主要驱动力。结果表明:(1)BRT分析得到影响沈阳城市扩展的驱动因子从大到小依次是:距1997年城区距离、距河流距离、数字高程模型DEM、距高速公路和铁路距离、土地利用类型、开发区规划、GDP、人口密度、坡向和坡度;(2)Logistic回归分析得到影响沈阳城市扩展的前8位驱动因子依次是:开发区、距1997年城区距离、DEM、距高速公路和铁路距离、人口密度、距河流距离、农村居民点和坡度;(3)距1997年城区距离、DEM、距高速公路和铁路距离是影响沈阳城市扩展的主要驱动力,均位于主要因子的前四位;(4)总体来说,沈阳城市扩展受邻域因子影响最大,而自然因子的影响相对较小,社会经济因子则只有开发区和农村居民点对城市扩展影响较大。 展开更多
关键词 城市扩展 驱动力 增强回归树 LOGISTIC回归 沈阳市
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基于分类回归树分析的遥感影像土地利用/覆被分类研究 被引量:126
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作者 赵萍 傅云飞 +2 位作者 郑刘根 冯学智 B.Satyanarayana 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期708-716,共9页
以专家知识和经验为基础,综合影像光谱信息和其他辅助信息进行分类的基于知识的遥感影像解译方法,是提高遥感影像分类精度,实现自动解译的有效途径之一。然而,知识的获取一直是其得以广泛应用的“瓶颈”问题。以江苏省江宁试验区土地利... 以专家知识和经验为基础,综合影像光谱信息和其他辅助信息进行分类的基于知识的遥感影像解译方法,是提高遥感影像分类精度,实现自动解译的有效途径之一。然而,知识的获取一直是其得以广泛应用的“瓶颈”问题。以江苏省江宁试验区土地利用/覆被分类为例,利用分类回归树分析(CART)从训练样本数据集中发现分类规则,集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和空间分布特征进行分类实验,并与传统的监督分类和逻辑通道分类方法进行比较。结果表明,基于CART的分类方法的精度基本在80%以上,与另两种方法相比,有了较大的提高,而且该算法复杂性低,效率高。由此说明,利用CART算法构建决策树获取的分类规则是合理的。它可以快速、有效地获取大量分类规则,是促进基于知识的遥感影像分类方法在土地利用/覆被分类中广泛应用的一项有效手段。 展开更多
关键词 分类回归树分析 遥感影像 土地利用/覆被分类 知识
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广义模型及分类回归树在物种分布模拟中的应用与比较 被引量:67
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作者 曹铭昌 周广胜 翁恩生 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第8期2031-2040,共10页
比较3个应用较广的模拟物种地理分布模型:广义线性模型(GLM)、广义加法模型(GAM)与分类回归树(CART)对中国树种地理分布模拟的优劣,以提出更为合适的模拟物种地理分布模型,并用于预测气候变化对物种地理分布的影响。3个模型对中国15种... 比较3个应用较广的模拟物种地理分布模型:广义线性模型(GLM)、广义加法模型(GAM)与分类回归树(CART)对中国树种地理分布模拟的优劣,以提出更为合适的模拟物种地理分布模型,并用于预测气候变化对物种地理分布的影响。3个模型对中国15种树种地理分布的模拟研究表明:除对油松、辽东栎分布的模拟精度稍差外,对其余树种分布的模拟精度均较高,其中以GAM模型最好。结合地理信息系统(GIS),比较分析了这3个模型对青冈、木荷、红松和油松4种树种的地理分布模拟效果,结果亦表明:这3个模型均能很好模拟青冈和木荷的地理分布,而GLM模型对红松分布的模拟结果不太理想,3个模型对油松分布的模拟结果均不甚理想,其中以GLM模型最差。基于3个模型对未来气候变化下青冈与蒙古栎地理分布的预测表明:GLM模型与GAM模型对青冈分布的预测结果较为接近,青冈在未来气候变化情景下向西和向北扩展,而CART模型预测青冈在未来气候变化情景下除有向西、向北扩展趋势外,广东和广西南部的青冈分布区将消失;3个模型均预测蒙古栎在未来气候变化情景下向西扩展,扩展面积的大小为:模型的模拟面积>模型>模型。 展开更多
关键词 物种分布 广义线性模型 广义加法模型 分类回归树
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基于提升回归树的东、黄海鲐鱼渔场预报 被引量:24
15
作者 高峰 陈新军 +1 位作者 官文江 李纲 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期39-48,共10页
为提高东、黄海鲐鱼渔场预报准确率、降低渔业生产成本,研究提出了一种基于提升回归树的渔场预报模型。研究采用2003—2010年我国大型灯光围网渔捞日志数据,以有网次记录的小渔区为渔场,以渔捞日志未记录的区域作为背景场随机选择假定... 为提高东、黄海鲐鱼渔场预报准确率、降低渔业生产成本,研究提出了一种基于提升回归树的渔场预报模型。研究采用2003—2010年我国大型灯光围网渔捞日志数据,以有网次记录的小渔区为渔场,以渔捞日志未记录的区域作为背景场随机选择假定非渔场数据,以海表水温等环境因子作为预测变量构建东、黄海鲐鱼渔场预报模型并以2011年的实际作业记录对预报模型进行精度验证。验证计算得到预报模型的AUC(area under receiver operating curve)值为0.897,表明模型的预报精度较高。模型的空间预测结果表明,预报渔场与实际作业位置基本吻合,其位置移动也与实际情况相符。这表明基于提升回归树的渔场预报模型可以用来进行东、黄海鲐鱼渔场的预报。 展开更多
关键词 提升回归树 鲐鱼 渔场预报 东、黄海
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基于分类回归树和AdaBoost的眼底图像视网膜血管分割 被引量:17
16
作者 朱承璋 向遥 +3 位作者 邹北骥 高旭 梁毅雄 毕佳 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期445-451,共7页
提出一种能有效分割眼底图像中视网膜血管的监督学习方法,为眼底图中的每个像素点构造一个包括局部特征、形态学特征和Gabor特征在内的39维特征向量,用以判定其是否为血管上的像素.在进行分类计算时,以分类回归树作为弱分类器对样本集分... 提出一种能有效分割眼底图像中视网膜血管的监督学习方法,为眼底图中的每个像素点构造一个包括局部特征、形态学特征和Gabor特征在内的39维特征向量,用以判定其是否为血管上的像素.在进行分类计算时,以分类回归树作为弱分类器对样本集分类,然后对AdaBoost分类器进行训练得到强分类器,并由此完成各个像素点的分类判定.基于国际公共数据库DRIVE的实验结果表明,该方法的平均精确度达到0.960 7,且敏感度和特异性均优于已有的基于监督学习的方法,适用于眼底图像的计算机辅助定量分析和疾病诊断. 展开更多
关键词 眼底图像 视网膜血管分割 分类回归树 ADABOOST
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基于分类回归树(CART)方法的统计解析模型的应用与研究 被引量:31
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作者 张立彬 张其前 +1 位作者 胥芳 杜奖胜 《浙江工业大学学报》 CAS 2002年第4期315-318,共4页
分类回归树是基于统计理论的非参数的识别技术 ,它具有非常强大的统计解析功能 ,对输入数据和预测数据的要求可以是不完整的 ,或者是复杂的浮点数运算。而且 ,数据处理后的结果所包含的规则明白易懂。因此 ,分类回归树已成为对特征数据... 分类回归树是基于统计理论的非参数的识别技术 ,它具有非常强大的统计解析功能 ,对输入数据和预测数据的要求可以是不完整的 ,或者是复杂的浮点数运算。而且 ,数据处理后的结果所包含的规则明白易懂。因此 ,分类回归树已成为对特征数据进行建立统计解析模型的一个很好的方法。本文首先介绍了一种构建分类回归树的算法 ,并对其剪枝策略进行了简单的探讨 ,最后用统计解析软件S PLUS对一个应用实例进行了分析 。 展开更多
关键词 CART 分类回归树 二叉 S-PLUS 统计解析模型 剪枝策略 数据处理 建模方法
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基于梯度提升回归树的城市道路行程时间预测 被引量:23
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作者 龚越 罗小芹 +1 位作者 王殿海 杨少辉 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期453-460,共8页
为了提高行程时间的预测精度,在考虑时间序列相关性的同时,分析相邻路段的空间相关性对于行程时间的影响,并提出基于梯度提升回归树模型的城市道路行程时间预测方法.对车牌识别设备获取的实际数据进行预处理,并提出相应的补全算法以解... 为了提高行程时间的预测精度,在考虑时间序列相关性的同时,分析相邻路段的空间相关性对于行程时间的影响,并提出基于梯度提升回归树模型的城市道路行程时间预测方法.对车牌识别设备获取的实际数据进行预处理,并提出相应的补全算法以解决数据缺失问题,建立完整的历史数据集.通过分析各影响因素与行程时间的相关性,构建特征向量.为了能更好地理解模型,通过梯度提升回归树模型输出各变量对于预测结果的重要度.利用实际数据对模型进行评估,预测行程时间的平均绝对误差百分比,约为10.0%.与SVM、ARIMA等方法相比,所提方法具有较高的精度. 展开更多
关键词 交通工程 短时交通流预测 梯度提升回归树模型(GBRT) 城市道路行程时间 车牌识别数据
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城市老年人抑郁症状相关因素的回归树分析 被引量:6
19
作者 郭丽花 马伟 +3 位作者 伊向仁 张丙银 王春萍 王束玫 《中国心理卫生杂志》 CSSCI CSCD 北大核心 2014年第3期185-191,共7页
目的:探讨不同相关因素组合与老年人抑郁症状的相关程度,并探索相关程度最高的相关因素组合。方法:本研究为横断面研究。选取1457名年龄≥60岁的城市老年人,采用自评抑郁量表(SDS)评估抑郁症状。采用广义线性回归了解抑郁症状的相关因素... 目的:探讨不同相关因素组合与老年人抑郁症状的相关程度,并探索相关程度最高的相关因素组合。方法:本研究为横断面研究。选取1457名年龄≥60岁的城市老年人,采用自评抑郁量表(SDS)评估抑郁症状。采用广义线性回归了解抑郁症状的相关因素,用回归树分析探讨不同相关因素组合与抑郁症状的相关程度。结果:年龄、疾病数量、医疗保障形式和受教育程度被纳入广义线性回归模型(P<0.05)。回归树分析最终纳入年龄、受教育程度、医疗保障形式、人均月收入和疾病数量5个变量。其中,同时具有受教育程度文盲与小学、患有躯体疾病、年龄>75.5岁和自费医疗四个变量组合的老年人SDS得分均值最高[(50.4±7.3)分],同时初中及以上、年龄≤78.5岁和人均月收入>3150.0元三个变量组合的老年人SDS得分最低,两者得分差异有统计学意义(P<0.01)。结论:相关因素组合不同,与老年人抑郁症状的相关程度不同。其中,同时具备受教育程度低、患躯体疾病、年龄较大和自费医疗这种抑郁症状相关因素组合的老年人抑郁程度最高。 展开更多
关键词 老年人 抑郁症状 相关因素组合 回归树 广义线性回归 横断面研究
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基于分类回归树模型的卒中后抑郁预测研究 被引量:9
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作者 钱淑霞 庄建华 +5 位作者 岳卫清 吴晓强 步益峰 任莉琼 方莉萍 顾静霞 《临床神经病学杂志》 CAS 2018年第2期143-145,共3页
目的基于分类回归树(CART)模型对卒中后抑郁(PSD)进行预测研究。方法 320例脑卒中患者随机平均分为训练集和预测集,采用CART模型对训练集的数据进行评估,并提取引起PSD的风险因子,计算各风险因子的贡献率。用预测集对预测结果进行检查,... 目的基于分类回归树(CART)模型对卒中后抑郁(PSD)进行预测研究。方法 320例脑卒中患者随机平均分为训练集和预测集,采用CART模型对训练集的数据进行评估,并提取引起PSD的风险因子,计算各风险因子的贡献率。用预测集对预测结果进行检查,以确定引起脑卒中幸存者PSD障碍的风险因子。结果采用CART模型对训练集的数据进行评估发现,既往脑卒中病史、体质量指数(BMI)、社会支持评定量表(SSRS)、多伦多述情障碍量表(TAS-20)、汉密尔顿焦虑量表(HARS)、NIHSS六项风险因子对引发PSD障碍的贡献率分别为22.82%、15.47%、24.12%、10.50%、16.27%、10.82%。预测集中,PSD患者既往脑卒中病史、BMI、SSRS、TAS-20、HARS、NIHSS六项风险因子均明显高于非PSD患者(χ2/t=4.327,2.40,2.24,5.84,3.29,13.23;均P<0.05)。结论引起脑卒中患者PSD的风险因子包括既往脑卒中病史、BMI、SSRS、TAS-20、HARS、NIHSS六项,对以上风险因子的有效控制有望降低脑卒中患者PSD的发生率。 展开更多
关键词 回归树 卒中后抑郁 风险因子 预测
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