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Optimizing the dengue virus infection mouse model:Comparing different backgrounds and infection route for enhanced stability
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作者 Dan Liao Ming Zhong +7 位作者 Wenjiang Zheng Zhendong Guo Ye Zhou Qiuhong Li Lijuan Qiu Liangwen Yu Haishan Long Geng Li 《Animal Models and Experimental Medicine》 2026年第1期103-114,共12页
Background:In recent decades,the global incidence of dengue fever has been stead-ily increasing,with continuous geographical expansion.Researchers have successfully modeled most clinical symptoms of human dengue fever... Background:In recent decades,the global incidence of dengue fever has been stead-ily increasing,with continuous geographical expansion.Researchers have successfully modeled most clinical symptoms of human dengue fever using interferon type I(IFN-I)or combined IFN-I/II receptor knockout mice infected with dengue virus(DENV).However,this model requires further optimization to better support related studies.Methods:This study aimed to establish a stable dengue infection model by evaluating the effects of different genetic backgrounds and injection routes on DENV infection in interferon receptor knockout mice.We first infected various strains of interferon receptor-deficient mice with DENV and compared their susceptibility based on clini-cal symptoms,viremia levels,organ indices,histopathological findings,and vascular leakage markers.Subsequently,we selected the most susceptible strain to further investigate the impact of different injection methods on infection outcomes.Results:We found that BALB/c background mice with type 1 interferon recep-tor knockout(IFNAR)had the most obvious symptoms.Subsequently,we selected IFNAR−/−BALB/c mice to further explore the effects of different injection methods on dengue virus infection.The results showed that the intraperitoneal injection group had the most severe clinical symptoms,the longest duration of viremia,and the most obvious degree of organ damage.Conclusion:Through systematic screening and optimization,we established a robust animal model of dengue virus infection via intraperitoneal injection in IFNAR−/−BALB/c mice.This model offers a valuable tool for future dengue research. 展开更多
关键词 dengue fever IFNAR−/−BALB/c mice interferon receptor knockout mouse model
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Short-lived Niemann-Pick type C mice with accelerated brain aging as a novel model for Alzheimer’s disease research
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作者 Vikas Anil Gujjala Morteza Abyadeh +6 位作者 Isaiah Klimek Alexander Tyshkovskiy Naci Oz JoséPedro Castro Vadim N.Gladyshev Jason Newton Alaattin Kaya 《Neural Regeneration Research》 2026年第6期2531-2542,共12页
Alzheimer’s disease is initially thought to be caused by age-associated accumulation of plaques,in recent years,research has increasingly associated Alzheimer’s disease with lysosomal storage and metabolic disorders... Alzheimer’s disease is initially thought to be caused by age-associated accumulation of plaques,in recent years,research has increasingly associated Alzheimer’s disease with lysosomal storage and metabolic disorders,and the explanation of its pathogenesis has shifted from amyloid and tau accumulation to oxidative stress and impaired lipid and glucose metabolism aggravated by hypoxic conditions.However,the underlying mechanisms linking those cellular processes and conditions to disease progression have yet to be defined.Here,we applied a disease similarity approach to identify unknown molecular targets of Alzheimer’s disease by using transcriptomic data from congenital diseases known to increase Alzheimer’s disease risk,namely Down syndrome,Niemann-Pick type C disease,and mucopolysaccharidoses I.We uncovered common pathways,hub genes,and miRNAs across in vitro and in vivo models of these diseases as potential molecular targets for neuroprotection and amelioration of Alzheimer’s disease pathology,many of which have never been associated with Alzheimer’s disease.We then investigated common molecular alterations in brain samples from a Niemann-Pick type C disease mouse model by juxtaposing them with brain samples of both human and mouse models of Alzheimer’s disease.Detailed phenotypic,molecular,chronological,and biological aging analyses revealed that the Npc1tm(I1061T)Dso mouse model can serve as a potential short-lived in vivo model for brain aging and Alzheimer’s disease research.This research represents the first comprehensive approach to congenital disease association with neurodegeneration and a new perspective on Alzheimer’s disease research while highlighting shortcomings and lack of correlation in diverse in vitro models.Considering the lack of an Alzheimer’s disease mouse model that recapitulates the physiological hallmarks of brain aging,the short-lived Npc1^(tm(I1061T)Dso) mouse model can further accelerate the research in these fields and offer a unique model for understanding the molecular mechanisms of Alzheimer’s disease from a perspective of accelerated brain aging. 展开更多
关键词 aging biomarkers Alzheimer’s disease comparative genomics congenital diseases Down syndrome mouse model mucopolysaccharidoses I Niemann-Pick type C disease
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Study on Prediction Model of Number of Rainstorm Days in Summer Based on C5.0 Decision Tree Algorithm
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作者 Shi Yimin Chen Weiwei Zhu Yunfeng 《Meteorological and Environmental Research》 CAS 2019年第2期56-60,共5页
Based on the data of daily precipitation in Lianyungang area from 1951 to 2012 and various climate signal data from the National Climate Center website and the NOAA website,a model for predicting whether the number of... Based on the data of daily precipitation in Lianyungang area from 1951 to 2012 and various climate signal data from the National Climate Center website and the NOAA website,a model for predicting whether the number of rainstorm days in summer in Lianyungang area is large was established by the classical C5. 0 decision tree algorithm. The data samples in 48 years( accounting for about 80% of total number of samples)was as the training set of a model,and the training accuracy rate of the model was 95. 83%. The data samples in the remaining 14 years( accounting for about 20% of total number of samples) were used as the test set of the model to test the model,and the test accuracy of the model was 85. 71%. The results showed that the prediction model of number of rainstorm days in summer constructed by C5. 0 algorithm had high accuracy and was easy to explain. Moreover,it is convenient for meteorological staff to use directly. At the same time,this study provides a new idea for short-term climate prediction of number of rainstorm days in summer. 展开更多
关键词 C5. 0 algorithm NUMBER of RAINSTORM DAYS PREDICTION model
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基于C5.0决策树算法的测绘遥感图像信息自动分类方法 被引量:2
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作者 谢平 《自动化应用》 2025年第2期96-98,101,共4页
常规的测绘遥感图像信息自动分类方法主要使用随机森林-支持向量机(RF-SVM)融合模型提取图像信息特征,易受预期任务动态改变影响,导致分类评估指标不佳,因此,提出了一种基于C5.0决策树算法的测绘遥感图像信息自动分类方法。降维提取测... 常规的测绘遥感图像信息自动分类方法主要使用随机森林-支持向量机(RF-SVM)融合模型提取图像信息特征,易受预期任务动态改变影响,导致分类评估指标不佳,因此,提出了一种基于C5.0决策树算法的测绘遥感图像信息自动分类方法。降维提取测绘遥感图像信息特征,利用决策树算法进行图像信息自动分类属性度量,实现测绘遥感图像信息的自动分类。结果表明,该设计方法的Producer's Accuracy、User's Accuracy、Overall Accuracy、Kappa均较高,分类效果较好,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 c5.0决策树算法 测绘遥感 图像信息 自动分类 随机森林-支持向量机
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Exploring the use of the 3C Model in the context of HPV vaccine hesitancy in women of childbearing age
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作者 Nan Jiang Kui-Mei Zhang +4 位作者 Mei-Hua Wu Xiao-Lei Song Wei-Wei Sun Mei Wang Wen-Ming Cao 《Infectious Diseases Research》 2025年第1期16-27,共12页
Bacckground:Based on the 3C model,this study explores the current situation of HPV vaccine hesitancy among women of childbearing age and the factors influencing vaccine hesitancy.Methods:Based on the free cervical can... Bacckground:Based on the 3C model,this study explores the current situation of HPV vaccine hesitancy among women of childbearing age and the factors influencing vaccine hesitancy.Methods:Based on the free cervical cancer screening project in Baoan District,this study designed a questionnaire under the framework of vaccine hesitation 3C theory and carried out a self-filling electronic questionnaire survey among women of childbearing age.Results:The rate of HPV vaccination awareness among women of childbearing age in Bao’an District was 93.25%.HPV vaccine acceptance reached 71.55%,and 24.59%of the survey respondents experienced HPV vaccine hesitation,a high percentage of whom were hesitant.The influencing factors of HPV vaccine hesitation among women of childbearing age were perceived necessity of HPV vaccination(0.482),no one around them receiving the HPV vaccine(0.411),perception of the price of the vaccine(0.354),degree of trust in the safety of the vaccine(0.223),and degree of concern about the HPV vaccine(0.153).Conclusion:The 3C model can be used for the study of HPV vaccine hesitancy.Strengthening the publicity of HPV vaccination and improving women’s knowledge of the HPV vaccine can reduce their hesitation toward HPV vaccination. 展开更多
关键词 HPV vaccine vaccine hesitancy 3C model
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Adapting High-Level Language Programming(C Language)Education in the Era of Large Language Models
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作者 Baokai Zu Hongyuan Wang +1 位作者 Hongli Chen Yafang Li 《Journal of Contemporary Educational Research》 2025年第5期264-269,共6页
With the widespread application of large language models(LLMs)in natural language processing and code generation,traditional High-Level Language Programming courses are facing unprecedented challenges and opportunitie... With the widespread application of large language models(LLMs)in natural language processing and code generation,traditional High-Level Language Programming courses are facing unprecedented challenges and opportunities.As a core programming language for computer science majors,C language remains irreplaceable due to its foundational nature and engineering adaptability.This paper,based on the rapid development of large model technologies,proposes a systematic reform design for C language teaching,focusing on teaching objectives,content structure,teaching methods,and evaluation systems.The article suggests a teaching framework centered on“human-computer collaborative programming,”integrating prompt training,AI-assisted debugging,and code generation analysis,aiming to enhance students’problem modeling ability,programming expression skills,and AI collaboration literacy. 展开更多
关键词 Large language models(LLMs) High-level language programming C language Human-computer collaborative programming
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A novel carcinogenic mouse model by site-directed insertion of tandem human HRAS large DNA fragment into 15E1 site
7
作者 Susu Liu Yanwei Yang +10 位作者 Guitao Huo Hao Yang Zhao Chen Ling YuYa Wang Shijie Zhai Xiaowei Sun Wenda Gu Yuan Cao Wei Gong Sanlong Wang Changfa Fan 《Animal Models and Experimental Medicine》 2025年第11期1983-1996,共14页
Background:The precise insertion of large DNA fragments(>3–5 kb)remains one of the key obstacles in establishment of genetically modified murine models.Methods:A 21 kb large DNA fragment containing three tandemly ... Background:The precise insertion of large DNA fragments(>3–5 kb)remains one of the key obstacles in establishment of genetically modified murine models.Methods:A 21 kb large DNA fragment containing three tandemly linked copies of the human HRAS gene was inserted into the genome of C57BL/6J mouse,generating a mouse model designated as KI.C57-ras(or named NF-h HRAS).Whole-genome sequencing and Sanger sequencing were utilized to it confirm precise insertion and copy number.The stability of transgene expression among different generations was verified from multiple aspects using by digital PCR,western blot and DNA sequencing.To assess tumor susceptibility in the mouse model,N-Nitroso-N-methylurea(MNU)was administered at a dosage of 75 mg/kg.Histopathological examinations were conducted using hematoxylin and eosin(H&E)staining.Results:The HRAS DNA fragment was inserted into mouse chromosome 15E1 site,locating between 80623202 bp and 80625020 bp.NF-h HRAS mice exhibited stable inheritance and displayed consistent phenotypes across individuals.Moreover,this mouse model exhibited a high susceptibility to carcinogens.Upon administration of MNU the earliest mortality onset was earlier than that of wild-type littermates(day 65 vs.day 78 for male and day 56 vs.day 84 for female).Notably,100%of the NF-h HRAS transgenic mice developed tumors,with approximately 84%of male NF-h HRAS mice exhibiting specific tumor types,such as squamous cell carcinoma or squamous cell papilloma,which was consistent with the previously reported carcinogenic rasH2 mouse model.The types of tumors and the target organs exhibited diversity in NFh HRAS mice,while the spontaneous tumor incidence remained low(1/50).Conclusions:The NF-h HRAS mice demonstrated excellent genetic stability,a reproducible phenotype,and high susceptibility to carcinogens,indicating their potential utility in non-clinical safety evaluations of drugs as per the S1B guidelines issued by the ICH(The International Council for Harmonization of Technical Requirements for Pharmaceuticals for Human Use). 展开更多
关键词 human HRAS gene ICH S1B guideline KI.C57-ras carcinogenic mouse model large DNA fragment editing non-clinical carcinogenicity evaluation
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基于不同机器学习模型的TP2铜材流动应力-应变曲线预测
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作者 岳峰丽 邵扬 +6 位作者 陈大勇 王松伟 孙红运 刘劲松 宋鸿武 张忠涛 高正源 《锻压技术》 北大核心 2026年第2期266-276,共11页
为了获得能够准确描述TP2铜材流动应力-应变曲线的模型,开展了温度为20、100、200、300、400和500℃以及应变速率为0.2、0.01和0.001 s^(-1)条件下的单向拉伸实验,获得了轧制态TP2铜材不同温度和应变速率下的应力-应变曲线。采用经典的... 为了获得能够准确描述TP2铜材流动应力-应变曲线的模型,开展了温度为20、100、200、300、400和500℃以及应变速率为0.2、0.01和0.001 s^(-1)条件下的单向拉伸实验,获得了轧制态TP2铜材不同温度和应变速率下的应力-应变曲线。采用经典的J-C本构模型对应力-应变关系进行拟合,发现该模型的拟合结果与实验所得真应力-真应变曲线相差较大,并不能很好地反映多个条件下TP2铜材的力学性能。为了提高预测模型的精度,分别构建了基于机器学习的TP2铜材应力-应变曲线预测模型,包括反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)和梯度决策树(GBDT),通过均方误差MSE、平均绝对误差MAE和决定系数R^(2)对各个模型的拟合准确性、泛化能力进行评估。结果表明,建立的预测模型中,GBDT模型的拟合、泛化能力最好,测试集的MSE、MAE和R^(2)分别为2.521 MPa^(2)、1.169 MPa和0.9994,实现了TP2铜材应力的高精度预测,为高质量精密铜材的智能化加工奠定了材料模型基础。 展开更多
关键词 TP2铜材 机器学习 流动应力-应变曲线 单向拉伸 J-C本构模型
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交通事故严重程度C5.0决策树预测模型 被引量:21
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作者 孙轶轩 邵春福 +1 位作者 赵丹 欧阳松寿 《长安大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期109-116,共8页
根据中国现行交通事故严重程度分类与事故信息数据分布特征,基于C5.0决策树方法,选取某省会城市城区及周边重点公路16 009起交通事故现场数据,分别将事故严重程度输出变量按照2分类和3分类,输入变量按照空间属性、涉事驾驶人及车辆属性... 根据中国现行交通事故严重程度分类与事故信息数据分布特征,基于C5.0决策树方法,选取某省会城市城区及周边重点公路16 009起交通事故现场数据,分别将事故严重程度输出变量按照2分类和3分类,输入变量按照空间属性、涉事驾驶人及车辆属性和全属性,建立事故严重程度预测模型,生成相应规则集并利用测试样本进行检验和模型对比。研究结果表明:2分类和3分类事故严重程度预测模型精度分别为70%和61%,多模型综合优度有所提升;实证规则集揭示了影响事故严重程度分类的因素主要有,碰撞类型、道路属性、事故致因和驾驶人类型等。 展开更多
关键词 交通工程 交通事故严重程度 预测模型 数据挖掘 决策树 c5.0算法
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基于C5.0决策树算法的西北干旱区土地覆盖分类研究——以甘肃省武威市为例 被引量:31
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作者 齐红超 祁元 徐瑱 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2009年第5期648-653,I0005,共7页
西北干旱区面积广阔,由于土地利用类型多样,成因复杂,对环境变化敏感、变化过程快、幅度大、景观差异明显等特点,在影像上表现出的"同物异谱"现象明显;利用常规目视解译、监督非监督分类、人工参与的决策树分类等方法在效率... 西北干旱区面积广阔,由于土地利用类型多样,成因复杂,对环境变化敏感、变化过程快、幅度大、景观差异明显等特点,在影像上表现出的"同物异谱"现象明显;利用常规目视解译、监督非监督分类、人工参与的决策树分类等方法在效率或精度等方面各有其缺陷。采用机器学习C5.0决策树算法,综合利用地物波谱、NDVI、TC、纹理等信息,根据样本数据自动挖掘分类规则并对整个研究区进行地物分类。机器学习的决策树可以挖掘出更多的分类规则,C5.0算法对采样数据的分布没有要求,可以处理离散和连续数据,生成的规则易于理解,分类精度高,可以满足西北干旱区大面积的土地利用/覆被变化制图的需要。 展开更多
关键词 c5.0算法 西北干旱区 土地覆被 See5.0 NLCD
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知识图谱驱动的C++课程BOPPPS+ADCD教学模式探索
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作者 王云艳 《计算机教育》 2026年第1期233-239,共7页
针对传统教学中自主学习和迁移学习不足、高阶计算思维培养不足、评价体系动态反馈不足等问题,提出知识图谱驱动的BOPPPS+ADCD线上线下混合教学模式,以C++程序设计课程为例,阐述如何通过知识图谱引领学生自主学习,并在BOPPPS参与式教学... 针对传统教学中自主学习和迁移学习不足、高阶计算思维培养不足、评价体系动态反馈不足等问题,提出知识图谱驱动的BOPPPS+ADCD线上线下混合教学模式,以C++程序设计课程为例,阐述如何通过知识图谱引领学生自主学习,并在BOPPPS参与式教学环节融入ADCD四阶段强化高阶计算思维训练,构建“教学—评价—改进”智慧评价的动态教学闭环以实现教学动态优化,最后说明教学实践效果。 展开更多
关键词 C++程序设计 知识图谱 BOPPPS+ADCD教学模式 智慧评价
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基于ROSE和C5.0算法的打鼾者OSAHS初筛模型 被引量:3
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作者 杜国栋 吕云辉 +4 位作者 马磊 相艳 邵党国 雷强 胡蓉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期250-254,共5页
使用医疗信息系统的数据进行睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)预测和分析过程中,存在不平衡数据问题。为此,在现有临床研究的基础上,提出了一种基于ROSE(Random Over Sampling Examples)和C5.0算法的初筛模型。利用收集到的人体测量学... 使用医疗信息系统的数据进行睡眠呼吸暂停低通气综合征(OSAHS)预测和分析过程中,存在不平衡数据问题。为此,在现有临床研究的基础上,提出了一种基于ROSE(Random Over Sampling Examples)和C5.0算法的初筛模型。利用收集到的人体测量学指标数据,通过数据预处理,删除异常值并填补缺失值。然后采用ROSE算法对数据进行平衡,利用C5.0分类器对平衡后的数据构建筛查模型,通过十则交叉验证的方法检验模型的筛查效果。实验结果表明,使用该模型进行打鼾患者的OSAHS筛查,可以有效地提高筛查效率。 展开更多
关键词 不均衡数据 初筛模型 随机过采样(ROSE) c5.0决策树
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基于C5.0的遥感影像决策树分类实验研究 被引量:15
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作者 白秀莲 巴雅尔 哈斯其其格 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2014年第2期338-343,共6页
决策树算法是一种非参数化、非线性的监督分类法。以2010年8月1日Landsat TM影像为基础遥感信息源,以内蒙古自治区赤峰市中部巴林右旗、林西县、克什克腾旗、翁牛特旗交汇处的区域为研究区,通过多次修改完善训练样本数据集,然后把6个原... 决策树算法是一种非参数化、非线性的监督分类法。以2010年8月1日Landsat TM影像为基础遥感信息源,以内蒙古自治区赤峰市中部巴林右旗、林西县、克什克腾旗、翁牛特旗交汇处的区域为研究区,通过多次修改完善训练样本数据集,然后把6个原始波段和NDVI、主成分分析后的前3个主分量、常用8个纹理特征以及3个地形特征等共21个特征变量组合成5个不同特征变量组合,采用典型决策树算法C5.0进行了遥感影像分类实验,与最大似然分类结果进行对比。结果表明:C5.0决策树的分类结果优于最大似然结果,尤其是特征变量组合恰当的时候,能够有效利用相关辅助信息,因而最终的分类结果更能满足用户需求。 展开更多
关键词 遥感影像 决策树 分类 c5.0
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基于C5.0决策树分类算法的ETM+影像信息提取 被引量:30
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作者 温兴平 胡光道 杨晓峰 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2007年第6期26-29,共4页
利用C5.0决策树算法对ETM+影像进行信息提取,通过与其他分类方法提取结果的对比,得出C5.0决策树分类算法精度较高。大气校正与数据融合可明显提高分类精度,利用经过NDVI、NDBI、缨帽变换处理后的影像组合数据进行信息提取可进一步提高... 利用C5.0决策树算法对ETM+影像进行信息提取,通过与其他分类方法提取结果的对比,得出C5.0决策树分类算法精度较高。大气校正与数据融合可明显提高分类精度,利用经过NDVI、NDBI、缨帽变换处理后的影像组合数据进行信息提取可进一步提高分类精度。研究发现,C5.0决策树算法用未处理的资料生成决策树的效果较差,而经大气校正和数据融合后计算出NDVI、NDBI及缨帽变换的前3个分量的组合数据生成的决策树深度最小,并且分类精度最高。 展开更多
关键词 c5.0决策树算法 ETM+遥感影像 信息提取
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老年难治性高血压患者听力损失的预警模型构建及健康管理对策
15
作者 张淑英 王磊 +2 位作者 张志丹 王如然 张雨璇 《临床误诊误治》 2026年第4期71-77,共7页
目的探讨老年难治性高血压患者听力损失的影响因素,构建风险预警模型,为健康管理中心及时采取防控对策提供指导。方法选取2022年1月至2023年10月收治的老年难治性高血压患者153例,收集患者人口学特征资料和临床资料,采用多因素Logistic... 目的探讨老年难治性高血压患者听力损失的影响因素,构建风险预警模型,为健康管理中心及时采取防控对策提供指导。方法选取2022年1月至2023年10月收治的老年难治性高血压患者153例,收集患者人口学特征资料和临床资料,采用多因素Logistic回归模型、随机森林集成分类算法对老年难治性高血压患者听力损失的影响因素进行分析,比较二者预测效能。结果153例老年难治性高血压患者中,听力损失发生率为58.17%(89/153);年龄、糖尿病、睡眠障碍、血清C反应蛋白(CRP)24h平均收缩压、24h收缩压变异系数是老年难治性高血压患者听力损失的危险因素,Morisky用药依从性量表(MMAS-8)评分是其保护因素(P<0.01)。影响老年难治性高血压患者听力损失的重要性由高到低依次为24h平均收缩压、MMAS-8评分、24h收缩压变异系数、血清CRP、糖尿病、睡眠障碍、年龄。两种预测模型在老年难治性高血压患者听力损失风险预测中均具备良好的预测效能,但随机森林算法所构建的风险预警模型性能优于Logistic回归模型,曲线下面积为0.914(95%CI:0.858,0.953)。结论基于年龄、糖尿病、睡眠障碍、血清CRP、24h平均收缩压、24h收缩压变异系数、MMAS-8评分构建的随机森林预测模型具有良好的预测效能,可应用于临床,为老年难治性高血压患者听力损失防控提供科学依据。 展开更多
关键词 难治性高血压 听力损失 24h平均收缩压 睡眠障碍 C反应蛋白 预警模型 老年 影响因素
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基于C5.0算法的森林资源变化检测方法研究——以山东省徂徕山林区为例 被引量:11
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作者 王志慧 李世明 张艺伟 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2011年第5期185-191,共7页
以山东省徂徕山林场为试验区,利用两时相的TM与ETM+遥感数据对该地区的针叶林、阔叶林等森林资源的变化进行研究。将基于C5.0算法的决策树分类方法应用于森林变化检测,并对3种检测方案进行试验比较:(1)以单一时相图像作为数据源并各自分... 以山东省徂徕山林场为试验区,利用两时相的TM与ETM+遥感数据对该地区的针叶林、阔叶林等森林资源的变化进行研究。将基于C5.0算法的决策树分类方法应用于森林变化检测,并对3种检测方案进行试验比较:(1)以单一时相图像作为数据源并各自分类,分类后作比较提取变化信息;(2)以两时相图像的原始波段数据作为数据源训练规则,并生成变化检测图;(3)以两时相图像加上邻近相关分析图像作为数据源训练规则,生成变化检测图。试验结果表明,基于C5.0算法的决策树分类可以有效的进行森林变化检测,并且加入邻近相关分析图像后的变化检测精度达到最高。 展开更多
关键词 变化检测 c5.0 决策树 邻近相关分析
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C5.0算法的改进及应用 被引量:12
17
作者 罗丽娟 段隆振 +1 位作者 段文影 刘萍 《南昌大学学报(工科版)》 CAS 2017年第1期92-97,共6页
C5.0算法是一种直观、效率高的分类方法,但该算法存在信息增益率计算复杂、容易出现过拟合和决策树偏倚的问题。针对这些问题,通过公式的转换简化信息增益率的计算过程,在剪枝过程采用了损失矩阵和置信区间的结合进行剪枝判断,以及对建... C5.0算法是一种直观、效率高的分类方法,但该算法存在信息增益率计算复杂、容易出现过拟合和决策树偏倚的问题。针对这些问题,通过公式的转换简化信息增益率的计算过程,在剪枝过程采用了损失矩阵和置信区间的结合进行剪枝判断,以及对建立的多个模型的权重进行调整,提出了一种新的C5.0改进算法,并将其应用于信贷逾期预测上。使用借款人的历史还款数据进行实验,并与其他算法进行比较,结果表明:C5.0改进算法相比其他算法具有更高的准确率和效率。 展开更多
关键词 c5.0算法 信息增益率 置信区间 权重调整 信贷逾期
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基于C5.0算法的胃癌生存预测模型研究 被引量:6
18
作者 黄志刚 刘虹 +1 位作者 刘娟 张岐山 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 2017年第4期406-410,共5页
我国的胃癌发病率高,每年新增胃癌患者占全世界每年新增数量的42%,胃癌成为我国恶性肿瘤防控的重点.本文针对胃癌数据的特征,给出数据预处理和集成方法;采用C5.0分类算法,构建了胃癌生存预测模型,并首次采用美国癌症研究所的SEER数据库... 我国的胃癌发病率高,每年新增胃癌患者占全世界每年新增数量的42%,胃癌成为我国恶性肿瘤防控的重点.本文针对胃癌数据的特征,给出数据预处理和集成方法;采用C5.0分类算法,构建了胃癌生存预测模型,并首次采用美国癌症研究所的SEER数据库进行预测实验.实验结果表明:C5.0预测的精确度、特异性均高于BP-神经网络算法;胃癌患者的出生地点与最终的存活状态之间存在较强的相关性.该研究是数据挖掘技术在医学领域的一个实际应用,对胃癌的临床诊断具有一定的参考价值,可为医生制定合理的治疗和预防方案提供一定参考. 展开更多
关键词 数据挖掘 c5.0分类算法 胃癌 生存预测 SEER数据库
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基于C5.0决策树算法的元胞自动机土地利用变化模拟模型 被引量:29
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作者 柯新利 边馥苓 《长江流域资源与环境》 CAS CSSCI CSCD 北大核心 2010年第4期403-408,共6页
C5.0决策树算法可以揭示数据中的结构化信息,建立直观、易于理解的树形结构,可以用于元胞自动机转换规则的获取。提出了基于C5.0决策树算法的元胞自动机模型,分析了模型构建的理论和原理以及实现方法。在此基础上,以杭州市城市用地演变... C5.0决策树算法可以揭示数据中的结构化信息,建立直观、易于理解的树形结构,可以用于元胞自动机转换规则的获取。提出了基于C5.0决策树算法的元胞自动机模型,分析了模型构建的理论和原理以及实现方法。在此基础上,以杭州市城市用地演变为例,利用C5.0决策树算法从已有的城市用地及其影响因子数据中挖掘出城市用地的演变规则,并将获得的转换规则应用到元胞自动机模型中进行城市用地演变的动态模拟与预测。结果表明:(1)利用C5.0决策树算法获取转换规则可以在较低采样率的前提下保证具有较高的精度;(2)与其它获取元胞自动机转换规则的方法相比,C5.0决策树算法生成的规则清晰明确,很适合用来获取元胞转换规则;(3)基于C5.0决策树算法的元胞自动机模型在模拟城市用地演变方面具有较高的模拟精度,模拟结果可靠。 展开更多
关键词 c5.0决策树 元胞自动机 土地利用变化
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决策树C5.0与Logistic回归模型对产后腹直肌分离预测性能的比较研究 被引量:6
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作者 陈小慧 焦子珊 +1 位作者 王娜娜 沙凯辉 《实用临床医药杂志》 2023年第16期115-120,126,共7页
目的比较决策树C5.0与Logistic回归模型对产后腹直肌分离的预测效果。方法选取产后复查的产妇476例作为研究对象。采用问卷调查法获取产妇的一般资料;采用电刺激治疗仪评估盆底肌电值;采用腹部触诊法判断腹直肌分离程度。将所有数据按照... 目的比较决策树C5.0与Logistic回归模型对产后腹直肌分离的预测效果。方法选取产后复查的产妇476例作为研究对象。采用问卷调查法获取产妇的一般资料;采用电刺激治疗仪评估盆底肌电值;采用腹部触诊法判断腹直肌分离程度。将所有数据按照3∶2的比例建立训练集与测试集,运用决策树C5.0及Logistic回归建立产后腹直肌分离的风险预测模型;采用准确度、灵敏度、特异度、约登指数、阴性预测值、阳性预测值和受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)对模型的预测性能进行比较。结果在训练集中,决策树C5.0和Logistic回归模型的准确度分别为96.94%、72.45%,灵敏度分别为98.92%、86.02%,特异度分别为93.52%、49.07%,阳性预测值分别为96.34%、74.42%,阴性预测值分别为98.06%、67.09%,约登指数分别为92.44%、35.10%,AUC分别为0.962、0.675;训练集中,决策树C5.0和Logistic回归模型的AUC比较,差异有统计学意义(P<0.05)。在测试集中,决策树C5.0与Logistic回归模型的准确率分别为81.50%、62.43%,灵敏度分别为88.35%、82.52%,特异度分别为71.43%、32.86%,阳性预测值分别为81.98%、64.39%,阴性预测值分别为80.65%、56.10%,约登指数分别为59.78%、15.38%,AUC分别为0.799、0.577;测试集中,决策树C5.0和Logistic回归模型的AUC比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论决策树C5.0对产后腹直肌分离的预测效能优于Logistic回归模型。 展开更多
关键词 决策树c5.0 LOGISTIC回归模型 产后腹直肌分离 预测模型 曲线下面积
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