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申请/专利权人：中国地质调查局西安地质调查中心(西北地质科技创新中心)
摘要：本发明提出了一种大区域滑坡危险性评价的SMIC并行深度森林方法，包括：首先，该算法提出了基于Relief算法和最大信息系数的权值更新函数，通过衡量特征权值的大小，过滤出原始数据集中的冗余特征；其次，利用池化机制对类向量进行稀疏化处理，降低类向量的维度；最后提出了基于模型的分类性能和负载状态的子森林划分策略，利用此策略动态调整森林的划分粒度，提高模型的并行化效率。实验结果表明PDF‑SMIC算法有效提高模型的分类效果和并行化效率。无论是在运行效率上还是模型精确度上都有显著的提高。
主权项：1.一种大区域滑坡危险性评价的SMIC并行深度森林方法，其特征在于，包括以下步骤：数据准备：收集和整理滑坡危险性评价所需的数据集；特征预处理：应用MIC-Relief权值更新函数筛选出数据集里的关键特征；多粒度扫描：利用池化机制对筛选后的数据进行稀疏化处理；模型构建：构建深度森林模型，并将多粒度扫描后的数据分块；将分块后的数据输入深度森林模型中进行模型训练；预测：将大区域滑坡危险性评价研究区域的数据输入训练后的深度森林模型，对区域的每个网格或单元进行滑坡危险性评分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质调查局西安地质调查中心(西北地质科技创新中心) 大区域滑坡危险性评价的SMIC并行深度森林方法
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