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| 收敛性随机森林模型及其遥感应用 | |
| 作者单位： | ;1.武汉理工大学理学院;2.洛阳理工学院数理部 |
| 摘 要： | 通过引入全局损失函数,提出了一种全局优化的随机森林模型算法,称为θ-β型随机森林,并且利用改进后的模型对城市遥感图进行了检测与识别,识别准确率与识别速率都得到了一定的提高.方法在经典随机森林模型的基础上加入前向反馈模型(Forward Stagewise Additive Model),通过每一层节点的训练结果干预下一层的训练数据(从而改变阈值θ的选择)与训练步长(β),使得最后训练得到的型随机森林收敛速度更快,预测结果更为准确. |
| 关 键 词： | 随机森林 反馈式优化 遥感图像 决策分类 |
Convergent Random Forests Model and Its Application in Remote Sensing |
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