发明专利已授权

一种基于决策树分类器的跳数矩阵恢复方法

📄 申请号：CN202110278022.4 📄 发布日：2025/10/17

著录项目信息

申请日

2021-03-15

公开号

CN112884067B

公开日

2023-08-01

申请人

中山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_214

IPC 分类号

G06F18_214 , G06F17_16 , G06F18_2431 ,

技术画像

所属领域

决策树机器学习网络定位技术矩阵恢复技术决策树

应用场景

无线传感器网络, 物联网定位, 室内定位, 移动自组网, 位置服务

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摘要

本发明公开了一种基于决策树分类器的跳数矩阵恢复方法，其包括步骤如下：S1：通过泛洪过程，获取的跳数矩阵中含有缺失项；S2：根据跳数矩阵中部分被观测到的跳数之间的关系构建训练集，将跳数矩阵中观测到的跳数值建模为训练集的标签，最大跳数值表示为类别数；S3：根据步骤S2中得到的训练样本集合训练决策树分类器；S4：为没有观测到的跳数值构造特征，得到未知样本；将未知样本输入到训练好的决策树分类器，得到未知样本的类别，即得到矩阵中对应位置的缺失的跳数值，从而恢复出完整的跳数矩阵H。本发明对缺失跳数的预测结果更为准确，对跳数矩阵的恢复能力大大提高。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于关键集的极化码连续消除列表翻转译码方法

当前第 / 件

基于稀疏项恢复的恶意锚节点检测和目标节点定位方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_214)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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