排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 6 毫秒
1
1.
由于支持向量机属于黑箱模型,因此在进行模型学习时无法直接对特征进行选择,而决策树模型在递归创建的过程中自身具有一定的特征选择能力。针对岩性分类问题,本文将决策树和支持向量机结合,通过决策树的建立,在考虑特征重要性的前提下,利用树节点的高度对特征进行提取,并将具有更高分类能力的特征送入支持向量机进行岩性分类。结果表明:通过决策树的特征提取,减少了支持向量机模型的输入特征,从而有效控制了模型的复杂度,使得模型更加稳定并具有更高的分类精度,测试集精度能够提升10%以上。 相似文献
2.
煤炭是我国宝贵的矿产资源,煤炭信息具有数据来源广、格式多样化的特点。针对此特点及以往煤炭资源数据库存在的不足,本文以某地区为例,在MapGIS平台上,综合利用GIS技术、空间数据库技术及Visual C#开发语言,建立煤炭资源调查数据库系统,以实现对煤炭资源原始资料和成果资料的高效管理与分析,为决策者提供更全面的服务支持。 相似文献
1