导读:本文包含了分类决策树模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:山地森林制图,多源多时相影像,决策树模型,面向对象
分类决策树模型论文文献综述
雷光斌,李爱农,谭剑波,张正健,边金虎[1]（2016）在《基于多源多时相遥感影像的山地森林分类决策树模型研究》一文中研究指出山地是森林重要的分布区,然而山地多样的森林类型、高度异质化的景观格局、突出的地形效应以及云、雾的干扰均不同程度地影响了山地森林类型的遥感自动制图。多源多时相遥感影像提供的季相节律信息是当前提高土地覆被遥感制图精度的重要信息源之一。以岷江上游地区为研究区,以国产环境减灾卫星多光谱CCD(简称HJ CCD)影像和美国Landsat TM影像为数据源,以决策树为分类方法,根据参与分类影像的时相差异设计了5组对比实验(生长季单时相组、非生长季单时相组、生长季多时相组、非生长季多时相组、全时相组),对比论证多源多时相遥感影像对山地森林类型自动制图的贡献和作用。对比结果表明:生长季和非生长季相结合的多时相遥感影像较单时相或单一类型(生长季或非生长季)多时相遥感影像,更能显着提高山地森林类型自动制图精度,且能降低分类决策树的复杂程度,更有利于山地森林类型的自动提取。(本文来源于《遥感技术与应用》期刊2016年01期）
赵学峰,王世鑫,曾家伟,何冰,涂植光[2]（2007）在《应用SELDI-TOF-MS筛选矽肺模型大鼠的血清生物标志物及建立血清蛋白指纹分类决策树》一文中研究指出【目的】应用表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱(surface enhanced laser desorption-ionization time-of-flight mass spectrometry,SELDI-TOF-MS)技术寻找染矽尘大鼠血清潜在生物标志物,探索建立染矽尘大鼠血清蛋白指纹分类决策树。【方法】128只雄性Wistar大鼠随机分为对照组和染矽尘模型组,以气管暴露法建立矽肺模型,分别在7、14、28和60 d进行腹主动脉采血。采用SELDI-TOF-MS技术以CM10芯片检测大鼠的血清蛋白指纹图谱,用Ciphergen公司专有软件分析数据并建立血清蛋白指纹分类诊断决策树。【结果】与对照组相比,14 d时,m/z 4968.66多肽分子在染矽尘大鼠模型组显着升高(P<0.05);而m/z 9312.29和m/z 9511.19多肽分子分别在28、60 d时显着升高(P<0.05),并均与Ⅰ型胶原增加呈显着正相关(r=0.982,P=0.018;r=0.939,P=0.061);以28、60 d的对照组和染矽尘大鼠组为训练样本,血清蛋白指纹诊断决策树图分类敏感性和特异性分别达100%、83.33%。【结论】m/z 4 968.66多肽分子可作为矽尘所致早期炎症反应的生物标记物,m/z 9312.29、m/z 9511.19多肽分子可能是矽尘所致进行性肺间质纤维化的标志分子。在矽尘暴露28、60d时,血清蛋白指纹分类诊断树的敏感性和特异性分别达100%、83.33%。(本文来源于《武警医学院学报》期刊2007年03期）
分类决策树模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
【目的】应用表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱(surface enhanced laser desorption-ionization time-of-flight mass spectrometry,SELDI-TOF-MS)技术寻找染矽尘大鼠血清潜在生物标志物,探索建立染矽尘大鼠血清蛋白指纹分类决策树。【方法】128只雄性Wistar大鼠随机分为对照组和染矽尘模型组,以气管暴露法建立矽肺模型,分别在7、14、28和60 d进行腹主动脉采血。采用SELDI-TOF-MS技术以CM10芯片检测大鼠的血清蛋白指纹图谱,用Ciphergen公司专有软件分析数据并建立血清蛋白指纹分类诊断决策树。【结果】与对照组相比,14 d时,m/z 4968.66多肽分子在染矽尘大鼠模型组显着升高(P<0.05);而m/z 9312.29和m/z 9511.19多肽分子分别在28、60 d时显着升高(P<0.05),并均与Ⅰ型胶原增加呈显着正相关(r=0.982,P=0.018;r=0.939,P=0.061);以28、60 d的对照组和染矽尘大鼠组为训练样本,血清蛋白指纹诊断决策树图分类敏感性和特异性分别达100%、83.33%。【结论】m/z 4 968.66多肽分子可作为矽尘所致早期炎症反应的生物标记物,m/z 9312.29、m/z 9511.19多肽分子可能是矽尘所致进行性肺间质纤维化的标志分子。在矽尘暴露28、60d时,血清蛋白指纹分类诊断树的敏感性和特异性分别达100%、83.33%。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
分类决策树模型论文参考文献
[1].雷光斌,李爱农,谭剑波,张正健,边金虎.基于多源多时相遥感影像的山地森林分类决策树模型研究[J].遥感技术与应用.2016
[2].赵学峰,王世鑫,曾家伟,何冰,涂植光.应用SELDI-TOF-MS筛选矽肺模型大鼠的血清生物标志物及建立血清蛋白指纹分类决策树[J].武警医学院学报.2007