[发明专利]基于随机森林模型的训练方法、小麦识别方法和训练系统在审
| 申请号： | 201910070915.2 | 申请日： | 2019-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN109800815A | 公开（公告）日： | 2019-05-24 |
| 发明（设计）人： | 李旭青;刘世盟;金永涛;李龙 | 申请（专利权）人： | 北华航天工业学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 毕翔宇 |
| 地址： | 065000 *** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于随机森林模型的训练方法、小麦识别方法和训练系统，涉及计算机应用技术的技术领域，包括：获取随机森林模型，其中，随机森林模型包括多颗决策树；获取多个训练样本数据，训练样本数据包括类别数据和特征样本数据；依次将多个训练样本数据输入随机森林模型，获得多个预测数据；根据多个预测数据和多个类别数据计算随机森林模型的精度；根据精度对随机森林模型进行优化，获得调优随机森林模型，缓解了利用遥感技术对地物识别效率低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 随机森林 训练样本数据 训练系统 预测数据 计算机应用技术 特征样本数据 遥感技术 小麦 地物识别 多个类别 类别数据 数据计算 决策树 缓解 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于随机森林模型的训练方法，其特征在于，包括：获取所述随机森林模型，其中，所述随机森林模型包括多颗决策树；获取多个训练样本数据，所述训练样本数据包括类别数据和特征样本数据；依次将多个所述训练样本数据输入所述随机森林模型，获得多个预测数据；根据多个所述预测数据和多个所述类别数据计算所述随机森林模型的精度；根据所述精度对所述随机森林模型进行优化，获得调优随机森林模型。
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