基于分区决策树组合分类器的多目标分类方法

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针对地面有多个无规则运动的目标时,空中机器人很难判断跟踪哪一个的问题,提出一种基于分区决策树组合分类器的地面多目标分类方法。该方法对原始数据集分区处理,分别通过Bagging采样策略形成不同子数据集,利用C4.5经典算法构建基分类器,并用多数投票机制对基分类器预测结果集成输出,分区构建多目标分类模型。仿真表明相对于传统的C4.5算法,该方法能够快速实现地面多运动目标分类,提高空中机器人对地面运动目标的跟踪控制率。

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来源
《电脑知识与技术》 |2015年第34期|14-17|共4页
作者
师永征;
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作者单位

中国民航大学机器人研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
多目标; 分区决策树; C4.5算法; Bagging; 空中机器人; 组合分类器;

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