基于决策树的最佳通信渔船选择方法

• 作者: 周凡 张琳 邵旻晖
• 来源期刊: 渔业现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 无线通信 决策树 通信渔船 集成学习
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 渔业信息化与捕捞
• 页码范围: 49-54
• 页数: 6页
• 分类号: TN914
• 字数: 4495字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9580.2018.03.008

摘要

针对海洋环境复杂多变,如遇到海上恶劣天气或自然灾害等紧急情况时,离海岸较远的渔船与岸边的无线通信会受到严重影响.文章提出了一种基于决策树集成算法的分类算法,根据决策树的分类结果寻找具备最佳通信条件的渔船,首先对包含200艘渔船的数据集进行数据预处理,然后根据决策树C4.5算法提取渔船自身的信号强度和所处的环境条件(风速、海面温度和海面气压)共4个属性,作为分类属性对数据集进行分类,最后使用集成学习中的Bagging算法和Boosting算法构建强分类器以提高分类精度.性能比较结果显示:集成学习算法能提升决策树的分类性能,基于Boosting算法的决策树分类精度最高,达到95.76％.研究表明:该方法有助于快速准确地寻找一艘或多艘最佳通信渔船,通过该渔船传播信息给远处的目标渔船,保障海上无线通信质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张琳	上海海事大学信息工程学院	36	85	6.0	8.0
2	邵旻晖	上海海事大学信息工程学院	4	31	2.0	4.0
3	周凡	上海海事大学信息工程学院	8	15	3.0	3.0