【摘 要】
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针对当前虚拟路谱准确度评价方法中的局限性，利用随机森林建立了一个虚拟路谱的智能主观评分模型，以路谱的客观统计值作为模型输入，以主观评价的分值作为输出.在建模过程中全面考虑信号的多方面特征，利用特征重要度筛选出最重要的6个客观统计值作为模型输入；通过模型训练固化多位专家的专业评分经验，避免每次进行主观评分时由人为因素导致的结果波动.工程应用显示，该模型的精度高、泛化能力强，是对虚拟路谱评价的一个全面
【机 构】
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针对当前虚拟路谱准确度评价方法中的局限性，利用随机森林建立了一个虚拟路谱的智能主观评分模型，以路谱的客观统计值作为模型输入，以主观评价的分值作为输出.在建模过程中全面考虑信号的多方面特征，利用特征重要度筛选出最重要的6个客观统计值作为模型输入；通过模型训练固化多位专家的专业评分经验，避免每次进行主观评分时由人为因素导致的结果波动.工程应用显示，该模型的精度高、泛化能力强，是对虚拟路谱评价的一个全面、高效、准确的智能工具.
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