导读:本文包含了森林识别论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:森林,产业,多维,算法,迹地,腺癌,向量。
森林识别论文文献综述
王仕俊,平常,薛国斌[1]（2019）在《基于随机森林的变压器局部放电模式识别》一文中研究指出针对目前在局部放电模式识别领域中常用的分类器算法的缺陷,本文研究随机森林(random forest,RF)算法在局部电放模式识别领域的应用。首先对局部放电试验数据提取统计特征量,构建放电的学习样本。利用十折法对算法分类性能进行评判,并比较常见分类算法BP神经网络、支持向量机(support vector machine,SVM))、KNN、分类回归树算法(classification and regression tree,CART)以及RF算法的识别准确率。结果表明:利用RF算法构建放电模式分类器的识别准确率最高。此外,利用组成RF的基分类算法CART可分析不同放电模式间的主要区别。(本文来源于《科技通报》期刊2019年11期）
T.Y.Jia,J.F.Xiong,X.Y.Li,W.Yu,Z.Y.Xu[2]（2019）在《基于无创性成像的影像组学特征和随机森林模型识别肺腺癌中的EGFR突变》一文中研究指出摘要目的表皮生长因子受体(EGFR)的酪氨酸激酶抑制剂(TKI)敏感突变在肺腺癌的治疗中必不可少。手术和穿刺活检对检测EGFR存在一定的风险性,为解决该问题引入(本文来源于《国际医学放射学杂志》期刊2019年06期）
罗丽[3]（2019）在《基于随机森林算法的贫困精准识别模型研究》一文中研究指出扶贫对象的精准识别是实现精准扶贫的重要条件。实现贫困数据的精准分类与识别以及贫困识别由定性到定量、由单维瞄准向多维瞄准的转变是精准扶贫的重要基础。精准识别可以采用大数据分析中的分类算法实现。本文基于可持续生计分析框架,从人力资本、社会资本、自然资本、物质资本、金融资本和生计环境六个方面建立了多维贫困指标体系,运用随机森林算法构建了精准识别模型,并采用中国家庭追踪调查数据(CFPS),对扶贫对象精准识别模型的分类及识别效果进行了评价,结果表明模型效果良好。(本文来源于《华中农业大学学报(社会科学版)》期刊2019年06期）
王海燕,侯琳娜[4]（2019）在《基于随机森林的统计控制图模式识别研究》一文中研究指出引入随机森林方法进行统计控制图模式识别的研究。提取了控制图的统计特征和形状特征,设计了5种不同的特征组合方法,利用蒙特卡洛仿真方法产生训练数据集和测试数据集,选取了常用的3种模式识别方法(支持向量机方法、人工神经网络方法、决策树方法)进行对比。实验结果表明,随机森林方法相比其他3种分类器方法,在分类准确率和消耗时间两个维度上都有明显优势,可以应用于统计过程控制图模式识别。(本文来源于《工业工程》期刊2019年05期）
钱亮亮[5]（2019）在《基于随机森林的植物叶片识别应用》一文中研究指出如今,随机森林因具有降噪能力强,预测精度高,高维数据无需降维等优点,已成为集成学习中的一大经典模型。将随机森林算法应用于植物叶片的识别,数据选自于UCI Machine Learning数据集中的Leaf数据。首先,简述一下决策树及随机森林算法的相关理论知识;其次,对Leaf数据进行预处理,构建随机森林对数据进行预测分析;最后,使用精确率、召回率和F1值等指标验证模型的纵向准确性,接着基于均方根误差横向对比随机森林和其他叁种机器学习算法,并使用基尼指数对特征重要性排序度量,实验结果表明,随机森林在植物叶片识别领域预测准确率较高,在特征重要性排序中,偏心距重要性程度最大。(本文来源于《现代计算机》期刊2019年29期）
许朝雄,宫亮,杨煜普[6]（2019）在《基于多标签随机森林的固体氧化物燃料电池系统并发故障识别》一文中研究指出为了快速准确地识别SOFC系统的并发故障,将多标签技术和机器学习算法相结合,实现了复杂非线性系统中并发故障数据稀少情况下的故障快速识别。研究了多标签随机森林故障识别方法,通过集成多个随机森林,系统地提升了并发故障的识别率。针对并发故障识别的多维标签输出的特殊性,采用F1-Measure准则来评价多维标签识别精度,从而实现对并发故障的识别精度评价。实验结果表明:多标签并发故障识别框架能够在并发故障训练数据稀少的情况下,高效地识别故障样本。(本文来源于《化工自动化及仪表》期刊2019年10期）
章文俊,韩晓龙[7]（2019）在《基于交叉验证网格寻优随机森林的黑产用户识别方法》一文中研究指出随着移动互联网的普及,黑色产业成为了一种新的违法途径。黑色产业的猖獗不仅损害了社会利益,同时也影响了正常用户的体验。本文提出了一种基于交叉验证网格寻优随机森林算法的区分黑色产业用户的方法。本文收集的黑产用户数据为某论坛的恶意刷违法消息的用户数据。利用随机森林机器学习数据特征,通过交叉验证以及网格搜索技术完成模型参数寻优,得到训练好的模型。并且比较了其他常见的几种分类算法在识别黑产用户的准确率。线上和线下实验表明,基于随机森林算法的模型在预测区分黑色产业用户上相比较于其他几种算法准确率更高,表现更为稳定。为打击黑色产业积累了宝贵的经验。(本文来源于《科技视界》期刊2019年28期）
叶吉祥,涂晴宇,陈沅涛[8]（2019）在《基于重要性评分的多级随机森林网络语音情感识别》一文中研究指出在源数据不充分或不平衡的情况下,深度学习方法在小样本集上难以取得令人满意的语音情感识别效果。因此,本研究构造了一种叁层随机森林情感识别网络,在每一层都单独剥离易于区分的情感类别,并通过重要性评分方法,为每一层网络都构造一个识别特定类别的特征集,该特征集的每一个特征都依据贡献度大小得到赋权,以确保对分类贡献越多的特征因子对结果影响越大。本研究构建的多级情感识别网络,在小样本集语音情感识别的整体识别率上,较单层随机森林网络和支持向量机分别提高了5%和7%,较流行的深度学习方法卷积神经网络提高了12%。实验结果和理论分析表明:基于重要性评分的多级随机森林网络相较于其他方法,在源数据样本量较少和部分不平衡的情况下,有更高的识别准确率,具有语音情感识别方向的实际应用意义。(本文来源于《长沙理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
李晓彤,覃先林,刘倩,刘树超[9]（2019）在《高分六号宽幅数据在森林火烧迹地识别中的应用——以内蒙古大兴安岭汗马自然保护区为例》一文中研究指出本文介绍了高分六号卫星的概况和利用高分六号宽幅数据在我国森林火烧迹地识别中开展的应用实例。结果表明,高分六号宽幅数据可较好地表现森林火烧迹地细节和识别火烧迹地等,新增的红边信息可提高森林火烧迹地的识别精度,可在森林火灾监测和灾后评估领域发挥重要作用。(本文来源于《卫星应用》期刊2019年09期）
翟绪军,马桂方[10]（2019）在《黑龙江省森林食品产业发展阶段识别与分析——基于乡村振兴战略视角》一文中研究指出产业振兴成为实现乡村振兴的首要任务,文章通过对黑龙江省国有林区实地考察,运用Logistic曲线模型对黑龙江省森林食品产业发展阶段进行识别与分析。研究表明:黑龙江省森林食品产业发展演化过程呈现"S"型走势,表现出明显的阶段性特征,符合产业生命周期一般形态,从2015年开始黑龙江省森林食品产业进入了成长期,产业发展迅猛。结合产业生命周期理论的指导,针对正处于成长期的森林食品产业,黑龙江省政府应从森林资源保护、刺激消费、加强监督等方面采取监管与扶持并举的方式提升森林食品产业的发展水平。(本文来源于《林业经济》期刊2019年09期）
森林识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
摘要目的表皮生长因子受体(EGFR)的酪氨酸激酶抑制剂(TKI)敏感突变在肺腺癌的治疗中必不可少。手术和穿刺活检对检测EGFR存在一定的风险性,为解决该问题引入
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
森林识别论文参考文献
[1].王仕俊,平常,薛国斌.基于随机森林的变压器局部放电模式识别[J].科技通报.2019
[2].T.Y.Jia,J.F.Xiong,X.Y.Li,W.Yu,Z.Y.Xu.基于无创性成像的影像组学特征和随机森林模型识别肺腺癌中的EGFR突变[J].国际医学放射学杂志.2019
[3].罗丽.基于随机森林算法的贫困精准识别模型研究[J].华中农业大学学报(社会科学版).2019
[4].王海燕,侯琳娜.基于随机森林的统计控制图模式识别研究[J].工业工程.2019
[5].钱亮亮.基于随机森林的植物叶片识别应用[J].现代计算机.2019
[6].许朝雄,宫亮,杨煜普.基于多标签随机森林的固体氧化物燃料电池系统并发故障识别[J].化工自动化及仪表.2019
[7].章文俊,韩晓龙.基于交叉验证网格寻优随机森林的黑产用户识别方法[J].科技视界.2019
[8].叶吉祥,涂晴宇,陈沅涛.基于重要性评分的多级随机森林网络语音情感识别[J].长沙理工大学学报(自然科学版).2019
[9].李晓彤,覃先林,刘倩,刘树超.高分六号宽幅数据在森林火烧迹地识别中的应用——以内蒙古大兴安岭汗马自然保护区为例[J].卫星应用.2019
[10].翟绪军,马桂方.黑龙江省森林食品产业发展阶段识别与分析——基于乡村振兴战略视角[J].林业经济.2019
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