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公开(公告)号：CN119252264A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411292312.4
申请日：2024-09-14
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G10L17/26 , G10L17/02 , G06F18/21 , G06F18/2431 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林模型的鸟鸣物种自动识别方法及系统。该方法首先选定目标物种，获取不同鸟类的鸣声数据；并对其进行特征提取，得到生物声学特征指数；然后，基于鸟类的物种分类和生物声学特征指数构建样本数据集；训练随机森林模型；计算AUC值作为预测精度的评价指标；向模型输入新的未知的鸟鸣数据，输出预测结果，上述步骤重复，并对模型的预测和评估结果求平均值，可得到并输出最终预测结果及精度评估结果。本发明具有为鸟类物种识别提供了一种有效方法、提供较高的预测准确性、鲁棒性较强，过拟合风险较小，在不需要额外调参的情况下同样能够较好地通过鸟鸣特征进行物种识别、系统构成清晰简单，便于操作等优点。
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