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針對奶牛行為分類過程中決策樹算法構建主觀性強、閾值選取無確定規(guī)則，易導致分類精度差的問題，該文提出一種基于最優(yōu)二叉決策樹分類模型的奶牛運動行為識別方法，首先選取描述奶牛腿部三軸加速度數(shù)值大小、對稱性、陡峭程度、變異程度、不確定性及夾角的 24 個統(tǒng)計特征量，其次通過構建 ROC（receiver operating characteristic，ROC）曲線獲得各統(tǒng)計特征量的最佳行為類別分組方式及最優(yōu)閾值，然后利用信息增益作為最優(yōu)二叉決策樹劃分屬性的選擇標準，最終構建最優(yōu)二叉決策樹分類模型對奶牛運動行為進行分類識別。試驗結(jié)果表明，該分類模型能夠有效區(qū)分奶牛的站立、平躺、慢走、快走、站立動作、躺臥動作 6 種運動行為，平均準確率、平均精度、平均 F1 值分別為 76.47%、76.83%、 76.57%，相較傳統(tǒng)的 ID3（iterative dichotomiser 3，ID3）決策樹算法分別高 5.71、5.4 和 5.61 個百分點，分別高于 K-means 聚類算法 7.51、8.02 和 7.77 個百分點，優(yōu)于支持向量機算法 6.77、6.72 和 6.57 個百分點。該方法可為提高奶牛行為分類精度提供有效的理論支撐。
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