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| 1 | 基于决策树的玻璃制品成分分析与鉴别显示文摘针对玻璃制品表面风化与各属性的相关性,对其进行化学成分含量预测与分类研究。以决策树、均值法为模型,根据数据计算纹饰、类型、颜色、表面是否风化的斯皮尔曼相关系数,得出类型与表面风化、纹饰、颜色之间有较弱相关性。利用卡方检验探究变量之间的差异性建立决策树模型,得出高钾玻璃、铅钡玻璃的分类规律,以分析决策树子节点。此决策树模型分类具有合理性,可使文物研究更加科学有效,促进玻璃制品的生产制造。 | 翟司浔 | 2023 | 黑龙江科学2023，14，8： | 0 |
| 2 | 基于机器学习的决策树算法在血流感染预后预测中应用现状及展望显示文摘血流感染作为一种严重的全身感染,近年来其患病率逐步升高,是造成患者不良预后的主要成因之一,因此早期识别不良预后的高危患者并及时进行干预尤为重要。但对血流感染预后预测的传统统计学分析在信度及效度上无法满足临床需求,鉴于机器学习算法已在一些临床疾病的预测模型构建中取得了良好的应用效果,展示了其提升临床诊疗精准性的应用前景,本文主要针对其中的决策树算法在血流感染预后预测方面的应用现状进行综述,通过比较其与传统方法的优缺点,对其在血流感染预后预测方面的应用前景进行展望,旨在探索更好的预测方式,以便于临床早期识别高危患者,最大程度降低血流感染的病死率。 | 范帅华 郭伟 郭军 | 2023 | 中华实验和临床感染病杂志(电子版)2023，17，5： | 0 |
| 3 | 基于决策树的上海商业建筑虚拟电厂执行力分析显示文摘位于上海市中心的黄浦区商业建筑虚拟电厂是一座零排放的“电厂”,它是以商业建筑在用电高峰时期通过自主控制降低用电负荷,以“数据”为燃料实现“发电”的电厂。由于中心城区商业建筑分布广阔,不同建筑内的用电设备种类繁多,管理人员能力也不尽相同,使虚拟电厂在执行需求响应任务时虚拟发电机执行能力存在一系列问题。将近年来黄浦区商业建筑虚拟电厂中50幢商业楼宇参与需求响应真实事件作为原始数据,使用决策树算法对虚拟电厂中虚拟发电机组的执行力进行分析,从而提高需求响应事件中虚拟电厂整体发电执行力的预测精准度。通过该算法的训练和验证,在当前场景下准确度达到72.3%,且通过随机森林、贝叶斯等方法优化后有进一步提高精准度的可能。决策树模型算法在该场景下有较好的应用价值,可用于虚拟电厂执行能力预测。 | 熊真真 | 2023 | 综合智慧能源2023，45，6： | 0 |
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