[发明专利]基于决策树准确率和相关性度量的信号随机森林分类方法、系统及装置在审
| 申请号： | 202110080937.4 | 申请日： | 2021-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN112836731A | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 王国涛;孙志刚;高亚杰;李超然;梁晓雯 | 申请（专利权）人： | 黑龙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 时起磊 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于决策树准确率和相关性度量的信号随机森林分类方法、系统及装置，属于信号分类识别领域。为了解决传统随机森林分类器中单个决策树分类器的分类准确率低的问题。本发明首先建立决策树，用3组预留的数据集分别对每棵决策树进行验证，计算第i棵决策树的准确率，将所有决策树按分类准确率降序排序；针对确定的数据集，采用向量内积方法计算并保存决策树之间的內积数值，将向量內积小于等于內积阈值的决策树保留，否则将计算向量内积的每一对决策树中分类准确率低的决策树标记为可删除；按照分类准确率从低到高依次删除被标记为可删除的决策树，直到剩下的决策树数量为N；采用最终的分类器投票决定最终的分类结果。主要用于信号的分类识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 决策树 准确率 相关性 度量 信号 随机 森林 分类 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
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