基于决策树算法的羊绒与羊毛纤维鉴别

山羊绒和绵羊毛（下简称羊绒与羊毛）的鉴别不仅是目前纤维检测领域中的一个热点和难点，且其鉴别研究主要是基于传统统计方法。为此，首次将数据挖掘思想引入羊绒与羊毛纤维的鉴别研究中，提出采用单根纤维上的多元指标作为分类研究的特征属性，从新的视角探索羊绒与羊毛鉴别方法。采用了四个主要的决策树算法，对羊绒和羊毛之间进行了分类，完成了相应的数学建模和评估。实验结果表明：所建模型的平均相对误差都低于6%，经对比，C5.0算法比其他算法更为精准和稳定，可用于对实际羊绒与羊毛纤维的检测分类。