基于分区决策树组合分类器的多目标分类方法

摘要：

针对地面有多个无规则运动的目标时，空中机器人很难判断跟踪哪一个的问题，提出一种基于分区决策树组合分类器的地面多目标分类方法。该方法对原始数据集分区处理，分别通过Bagging采样策略形成不同子数据集，利用C4.5经典算法构建基分类器，并用多数投票机制对基分类器预测结果集成输出，分区构建多目标分类模型。仿真表明相对于传统的C4.5算法，该方法能够快速实现地面多运动目标分类，提高空中机器人对地面运动目标的跟踪控制率。

关键词：多目标、分区决策树、C4.5算法、Bagging、空中机器人、组合分类器

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：14-17