一种基于粗糙集的决策树生成算法

针对决策树的构造和修剪通常不能同时进行所产生的效率低下的问题,提出了基于粗糙集理论中知识依赖性的决策树构造方法.利用优先策略,将知识依赖性同时作为属性约简和建树的准则,在决策树预修剪的同时进行节点生成,大大提高了决策树构造的效率.使用Fisher's iris数据集对基于粗糙集理论中知识依赖性的决策树生成算法和用回归拟合方法的决策树生成算法进行比较.实验结果表明,前者的分类精度和决策树模型的复杂程度要明显优于后者.     

一种基于粗糙集的决策树生成算法

针对决策树的构造和修剪通常不能同时进行所产生的效率低下的问题，提出了基于粗糙集理论中知识依赖性的决策树构造方法。利用优先策略，将知识依赖性同时作为属性约简和建树的准则，在决策树预修剪的同时进行节点生成，大大提高了决策树构造的效率。使用Fisher＇s iris数据集对琏于粗糙集理论中知识依赖性的决策树生成算法和用回归拟合方法的决策树生成算法进行比较。实验结果表明，前者的分类精度和决策树模型的复杂程度要明显优于后者。     

基于改进决策树的港口物流船舶运输路径优化研究

常规方法下优化的运输路径虽能完成运输任务,但效率过慢,且总成本较高,导致港口物流的运输效益不理想,为此提出并设计了一种基于改进决策树的港口物流运输路径优化方法。在给定运输起点和终点的前提下,建立路径优化决策集,通过改进决策树算法,确定每条运输路线上的权重值及特征向量,将权重值引入决策树,利用改进决策树算法对决策集进行求解,实现船舶运输路径的优化。仿真实验结果表明,基于改进决策树的运输路径能够有效提高船舶的运输效率,具备良好的适应性。     

基于多变量决策树的网络故障诊断方法研究

在网络故障诊断系统中,可以用粗糙集理论约简网络信息M IB变量,从而求出最有利于分类的变量集合。提出了首先约简信息表,并构造多变量决策树,提取相应的决策规则,判断网络故障类型的方法。决策树构造方法简单,提取出来的规则以决策树形式表示,规则易于理解,网络故障诊断效率较高。     

数据挖掘技术在乳化器故障诊断中的应用

决策树是一个类似于流程图的树结构,主要用途是提取分类规则,进行分类预测。该文针对乳化炸药生产过程中的乳化器维护面临的实际问题,提出了用决策树算法对反映设备状态属性的数据进行挖掘,发现故障数据中存在的规律,并以规则的形式表现出来,从而为乳化器的维护提供决策信息。结果表明,采用决策树方法所得出的规则是正确的,并能正确用于故障的分类工作。     

协方差及相关系数在决策树构造中的应用

传统的ID3决策树算法以信息增益作为属性选择的准则值,但是信息增益大的属性并不一定就是有价值的属性.本文引入概率论中描述随机变量之间相互关系的协方差及相关系数的概念,提出了一种新的决策树构造方法.     

利用决策树实现海上无线通信中的数据分类

船舶各智能电子设备不断增多,基于无线数据通信的各类业务得到了大范围应用,信号传输的好坏直接关系到各业务的质量。同时,不同的业务对通信网络的要求不同,海上无线通信资源有限,如何对业务数据进行分类并合理分配通信资源是实现海上各类电子业务正常运转的关键。决策树是一种基于预测模型的数据分类方法,能快速实现属性及对象映射关系。本文在研究现有的决策树模型的基础上,按照海上数据特点利用决策树实现了通信资源的数据分类。     

协方差及相关系数在决策树构造中的应用

传统的ID3决策树算法以信息增益作为属性选择的准则值，但是信息增益大的属性并不一定就是有价值的属性。本文引入概率论中描述随机变量之间相互关系的协方差及相关系数的概念，提出了一种新的决策树构造方法。     

人脸图象特征抽取和识别的一种混合方法研究

提出了将Fisher线性判别、支持向量机和决策树方法相结合的人脸识别方法.首先用Fisher线性判别法对人脸图象进行特征抽取,压缩了图象的维数,再在特征空间中用SVM(Support Vector Machine)和决策树结合的方法设计人脸分类器.在ORL人脸库上的实验结果表明了该方法对解决小样本、非线性以及高维的模式识别问题的有效性.     

基于决策树的船舶设备维修级别分析

为科学安排船舶维修级别,提高船舶的运用效率,降低船舶维修费用,借鉴装备维修级别分析方法,引入概率理论,并以维修费用期望值最小为目标函数,建立了船舶维修级别经济性分析决策树模型.基于该决策树模型,设计了不同级别的维修费用与维修成功率之间的关系图,直观表达最佳维修级别范围.通过一个简化维修算例,说明使用该方法确定船舶设备维修级别的基本原理及其合理性.