《用於分類的隨機森林和Bagging分類樹比較》是馬景義、謝邦昌撰寫的一篇論文。
基本介紹
- 中文名：用於分類的隨機森林和Bagging分類樹比較
- 作者：馬景義、謝邦昌
- 論文來源：統計與資訊理論壇
- 發表時間：2010
- 分類號：O212.1
論文摘要,引文格式,
論文摘要
針對快速擴展隨機樹(RRT)算法為移動機器人規劃的路徑存在曲折冗長,且容易與障礙接觸過近的問題,提出了一種改進的RRT算法;設計了新的臨時目標點選取規則以及自適應步長調整策略;考慮到移動機器人的自身約束條件,設定了最小轉彎半徑和最小安全距離約束,並對規劃出的路徑進行平滑處理。仿真實驗結果表明,改進的RRT算法能夠有效地生成移動機器人的可行路徑,與傳統的RRT算法相比,在寬敞環境和狹窄環境中的平均路徑長度分別減小了77.41和20.09,規劃所得路徑較為平滑,能夠與障礙物保持一定的距離。
引文格式
馬景義,謝邦昌.用於分類的隨機森林和Bagging分類樹比較[J].統計與資訊理論壇,2010,25(10):18-22.
