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J-GLOBAL ID:201702228618707146   整理番号:17A1849161

専門家知識に基づく決定木分類【JST・京大機械翻訳】

Classification Based on Decision Tree Expert Knowledge
著者 (3件):
資料名:
巻: 40  号:ページ: 91-94  発行年: 2017年 
JST資料番号: C3257A  ISSN: 1672-5867  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
抄録/ポイント:
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ENVIの専門家の知識に基づくディシジョンツリー分類,教師つき分類,教師なし分類の方法を用いて,Landsat TM画像と高速画像データの画像分類処理を実現し,決定木の構築過程,および前処理,分類後処理,精度評価を簡単に紹介した。3種類の分類方式の比較により、専門家の知識に基づく決定木分類法は分類判別規則が非常に柔軟で、分類決定木が直感的で、分類条件が明確で、分類効果がよく、計算効率が高いなどの特徴がある。実験において、分類方式の欠陥は分類が多すぎ、複雑すぎるため、誤った速度が加速される可能性がある。決定木の判別ルールは複雑であり,木の分枝はユーザの認識,理解,応用に困難をもたらすことが多い。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
著者キーワード (4件):
分類 (1件):
分類
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人工知能 
タイトルに関連する用語 (3件):
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