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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、閾值選取無確定規則，易導致分類精度差的問題，該文提出一種基于最優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 個統計特征量，其次通過構建 ROC（receiver operating characteristic，ROC）曲線獲得各統計特征量的最佳行為類別分組方式及最優閾值，然后利用信息增益作為最優二叉決策樹劃分屬性的選擇標準，最終構建最優二叉決策樹分類模型對奶牛運動行為進行分類識別。試驗結果表明，該分類模型能夠有效區分奶牛的站立、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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