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摘要:
针对奶牛行为分类过程中决策树算法构建主观性强、阈值选取无确定规则,易导致分类精度差的问题,该文提出一种基于最优二叉决策树分类模型的奶牛运动行为识别方法,首先选取描述奶牛腿部三轴加速度数值大小、对称性、陡峭程度、变异程度、不确定性及夹角的24个统计特征量,其次通过构建ROC(receiver operating characteristic,ROC)曲线获得各统计特征量的最佳行为类别分组方式及最优阈值,然后利用信息增益作为最优二叉决策树划分属性的选择标准,最终构建最优二叉决策树分类模型对奶牛运动行为进行分类识别.试验结果表明,该分类模型能够有效区分奶牛的站立、平躺、慢走、快走、站立动作、躺卧动作6种运动行为,平均准确率、平均精度、平均F1值分别为76.47%、76.83%、76.57%,相较传统的ID3(iterative dichotomiser 3,ID3)决策树算法分别高5.71、5.4和5.61个百分点,分别高于K-means聚类算法7.51、8.02和7.77个百分点,优于支持向量机算法6.77、6.72和6.57个百分点.该方法可为提高奶牛行为分类精度提供有效的理论支撑.
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文献信息
篇名 基于最优二叉决策树分类模型的奶牛运动行为识别
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 数据采集 数据处理 算法 行为分类 三轴加速度计 无线腿部传感器 ROC曲线 二叉决策树
年,卷(期) 2018,(18) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 202-210
页数 9页 分类号 S24|TP274.2
字数 7282字 语种 中文
DOI 10.11975/j.issn.1002-6819.2018.18.025
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘刚 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室 116 2342 29.0 44.0
2 王俊 河南科技大学农业装备工程学院 53 302 10.0 14.0
3 张海洋 河南科技大学农业装备工程学院 3 8 2.0 2.0
4 赵凯旋 河南科技大学农业装备工程学院 5 11 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据采集
数据处理
算法
行为分类
三轴加速度计
无线腿部传感器
ROC曲线
二叉决策树
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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