[发明专利]一种基于决策树算法的小区感知识别方法及装置在审
| 申请号： | 201910921976.5 | 申请日： | 2019-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN110598803A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 桂冠;曾骏;张凯旋;樊广辉 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 32224 南京纵横知识产权代理有限公司 | 代理人： | 丁朋华 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于决策树算法的小区感知识别方法及系统，采集不同小区8忙时无线感知KQI数据作为数据集；对采集的小区数据进行数据清洗；对清洗过后的小区数据使用门限规则打标签；将打过标签的小区数据集划分为训练集与测试集；使用训练集和决策树算法训练一个决策树模型；使用测试集对训练好的决策树模型进行评估；根据小区8忙时无线感知KQI数据、训练好的决策树模型和判定规则识别小区一天的感知好坏。本发明使用决策树算法实现了对小区一天感知情况的识别，对制定网络优化策略，提升小区的感知能力有着重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 小区 决策树模型 决策树算法 小区数据 感知 无线感知 训练集 忙时 标签 网络优化策略 采集 感知能力 门限规则 判定规则 使用测试 数据清洗 重要意义 测试集 数据集 清洗 评估 制定 | ||
【主权项】：
1.一种基于决策树算法的小区感知识别方法，其特征在于，包括如下步骤：/n将打过标签的小区数据集划分为训练集与测试集；使用训练集训练决策树模型，使用测试集对决策树模型进行评估，得到训练好的决策树模型；所述打过标签的小区数据集为对清洗过后的小区8忙时无线感知KQI数据集使用门限规则打标签后得到的数据集；/n根据待识别小区8忙时无线感知KQI数据、训练好的决策树模型和判定规则识别小区一天的感知好坏。/n
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