【摘 要】
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针对二元自相关过程异常模式识别问题,提出基于随机森林的模式分类器。首先采用Monte-Carlo仿真方法搭建二元自相关过程AR模型,并通过该模型随机产生数据集;其次,使用数据集
【基金项目】
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云南省人培项目(KKSY201401007)
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针对二元自相关过程异常模式识别问题,提出基于随机森林的模式分类器。首先采用Monte-Carlo仿真方法搭建二元自相关过程AR模型,并通过该模型随机产生数据集;其次,使用数据集进行基于随机森林分类器的异常模式识别实验;最后,结合BP神经网络的实验结果,对比两者的识别性能。实验结果表明,在相同的训练时长下,随机森林对二元相关过程异常模式的识别有着更高的识别准确率,验证了随机森林的优异性能。
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