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申请/专利权人：中国科学院城市环境研究所
摘要：本发明公开一种联合SMOTE‑ENN重采样技术和随机森林的建筑结构自动分类方法，包括如下步骤：构建建筑结构样本数据集；对所述建筑结构样本数据集进行特征提取，构建建筑结构特征数据集；其中，提取的特征包括建筑的基本属性、形状属性、建筑物之间的空间关系属性、建成年代和建筑类型；将所述建筑结构特征数据集按比例划分训练集和测试集；对所述训练集依次采用SMOTE算法进行过采样、采用ENN算法进行欠采样，得到均衡后建筑结构特征训练集；对所述均衡后建筑结构特征训练集建立随机森林分类模型；对所述随机森林分类模型进行参数调优。此种分类方法最大化保留了信息价值高的样本数据，提升了对建筑结构的预测效果。
主权项：1.一种联合SMOTE-ENN重采样技术和随机森林的建筑结构自动分类方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1，构建建筑结构样本数据集；步骤2，对所述建筑结构样本数据集进行特征提取，构建建筑结构特征数据集；其中，提取的特征包括建筑的基本属性、形状属性、建筑物之间的空间关系属性、建成年代和建筑类型；步骤3，将所述建筑结构特征数据集按比例划分训练集和测试集；步骤4，对所述训练集依次采用SMOTE算法进行过采样、采用ENN算法进行欠采样，得到均衡后建筑结构特征训练集；步骤5，对所述均衡后建筑结构特征训练集建立随机森林分类模型；步骤6，对所述随机森林分类模型进行参数调优。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院城市环境研究所 联合SMOTE-ENN重采样技术和随机森林的建筑结构自动分类方法
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