【摘 要】
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针对垃圾分类时人工分类导致垃圾分类效率和正确率低的问题，提出了一种基于决策树的家庭垃圾分类识别方法。首先，通过构建家庭垃圾语料库和分类标准，分析家庭垃圾特征，选取有效的特征集；然后，利用决策树的速度快、准确性高、适合高维数据等优点，构建得到分类识别模型；最后，在家庭垃圾语料库上实验，正确率达到了83.52%。实验表明，本文所提出的家庭垃圾分类识别方法有效可行。
【基金项目】
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湖北省教育厅科研（B2018168）； 第二批教育部产学合作协同育人项目（201802325001）； 第一批教育部产学合作协同育人项目（201901023010）； 2020年度孝感市自然科学计划项目（XGKJ2020010038,2020010064）；
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针对垃圾分类时人工分类导致垃圾分类效率和正确率低的问题，提出了一种基于决策树的家庭垃圾分类识别方法。首先，通过构建家庭垃圾语料库和分类标准，分析家庭垃圾特征，选取有效的特征集；然后，利用决策树的速度快、准确性高、适合高维数据等优点，构建得到分类识别模型；最后，在家庭垃圾语料库上实验，正确率达到了83.52%。实验表明，本文所提出的家庭垃圾分类识别方法有效可行。
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