[发明专利]基于随机森林的超宽带非视距鉴别方法有效
| 申请号： | 201710767597.6 | 申请日： | 2017-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN107563437B | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 许连杰;何雪锋;袁子伦;信金龙;李威;赵真真 | 申请（专利权）人： | 广州中海达创新科技集团有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G01S5/02 |
| 代理公司： | 江苏纵联律师事务所 32253 | 代理人： | 戴勇 |
| 地址： | 511457 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于随机森林的超宽带非视距鉴别方法，包括如下步骤：步骤(1)：采集不同环境下超宽带数据，获得原始数据，根据真实的距离信息标注类别标签；并分别随机抽取若干个数据作为训练集和测试集；步骤(2)：基于所测超宽带信号特征，进行特征重构；步骤(3)：随机抽取基于所重构的特征，建立二分递归决策树；步骤(4)：有放回的选择所述步骤(1)中的训练集中的样本，建立CART决策树模型；步骤(5)：从训练集中有放回的抽取M组数据作为训练样本，利用所述步骤(4)建立的CART决策树模型进行分类判断，重复此过程N次，N≥30，从而形成随机森林模型。可在线实时有效的鉴别超宽带数据是否为非视距，实用效果非常好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 随机 森林 宽带 视距 鉴别方法 | ||
【主权项】：
一种基于随机森林的超宽带非视距鉴别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤(1)：采集不同环境下超宽带数据，获得原始数据，根据真实的距离信息标注类别标签；并分别随机抽取若干个数据作为训练集和测试集；步骤(2)：基于所测超宽带信号特征，进行特征重构；步骤(3)：随机抽取基于所重构的特征，建立二分递归决策树；步骤(4)：有放回的选择所述步骤(1)中的训练集中的样本，建立CART决策树模型；步骤(5)：从训练集中有放回的抽取M组数据作为训练样本，利用所述步骤(4)建立的CART决策树模型进行分类判断，重复此过程N次，N≥30，从而形成随机森林模型。
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