基于决策树技术的建筑企业信用评价研究

在决策树理论的指导下,通过信息增益的应用和公式的构造获取属性重要程度评价值,结合决策树的C5．0算法得到建筑企业的信用评价模型。经过对该模型进行测试和评价,取得了较好的预测效果。     

基于样本选取的决策树改进算法

为提高决策树分类算法的精度,通过比较几种经典的决策树分类算法,提出了基于样本选取的改进的决策树分类算法.改进算法基于决策树精度与样本的相关性较大以及决策树只能得到局部最优解的事实,通过反复迭代寻找较优样本,从而在不改变决策树分类算法的前提下,得到较好的决策树分类算法.该算法不针对某个决策树,只利用输入和输出的反馈信息进行迭代,因此通用性较好.实验证明,该改进算法与ID3,C4.5算法平均错误率的比值约为0.82∶1.22∶0.92.     

基于公交IC 卡数据的上车站点推算研究

为了分析城市公交乘客的出行特征,本文利用公交IC 卡及GPS数据对公交IC 卡乘客上车站点推算进行研究.针对安装车载GPS设备的车辆,运用GPS数据与IC 卡数据融合算法进行推算;对于无车载GPS设备的情况,为适应一票制IC 卡数据挖掘,对贝叶斯决策树算法进行改进,允许节点跳跃,推算上车站点,并且利用Markov 链特性降低算法的运算复杂度.同时,本文以北京公交数据为例,对提出的两种方法进行验证.结果表明,利用本文提出的方法推算上车站点,3 站之内误差的准确率达到90%以上,算法在兼顾算法精度的同时合理地控制了运算复杂度,可以实际运用于城市公交系统.     

基于移动数据的用户出行方式识别研究

为研究智能手机所采集到的位置数据在识别用户出行方式领域的应用,首先,比选出速度、速度的百分位数、轨迹点数量占比、出行距离、停止率这5 个适用于移动终端定位数据区分出行方式的特征变量,并对各特征变量的判别阈值进行了定义。然后,针对基站分布导致的数据偏差和位置信息漂移等问题,采用扇形定位结合地图匹配技术对数据进行了修正,进而在对时间阈值和距离阈值分割的基础上提出了移动终端用户出行链的获取方法。接着,建立C4.5 决策树模型,以此判别移动终端用户的出行方式。最后,基于在某地区采集的7 000 部移动终端的位置数据（包含：终端编号、定位时刻、经度、纬度） 来对用户的出行方式进行研究。结果表明,模型在区分机动车和非机动车时准确率较高,达到了90%以上;在进一步区分中,如区分步行与自行车以及公交车和小汽车的出行上准确率相对较低,但也达到了80%以上的精度。     

决策树ID3算法的分析与优化

对ID3算法的基本概念和原理以及其分支策略和构造过程进行了详细阐述,针对ID3算法倾向于选择取值较多的属性的缺点,引进属性偏向阈和信息增益率对其做了改进,并利用凸函数的性质简化了ID3算法中信息增益的计算.通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明,改进后的算法是有效的.     

基于熵技术-全决策树的驾驶员人因可靠性研究

人因失误是道路交通事故发生的主要原因。全决策树方法可以确定不同情境中各影响因子对人因可靠性的影响程度和不同场景中的人因失误概率,其强调情境影响的动态分析模式符合驾驶员可靠性分析的需求。结合某道路运输企业具体情况,采用熵权法确定主要影响因子,基于全决策树法分析主要影响因子对驾驶员人误概率的影响程度,确定该情境下驾驶员的人误概率。计算结果显示,根据各主要影响因子的不同品质描述等级组合,该道路运输企业人因可靠性影响最明显的因子是疲劳,其次为外部环境、监督管理及驾驶员的性格,鉴于此结果提出以“筛选-矫正-监控”为控制手段的“三道防线”全程化人因管理模型。     

基于智能车辆的多传感器数据融合算法研究与分析综述

多传感器数据融合是20世纪80年代发展起来的一门新技术,将智能车辆中多个传感器采集的数据进行合成,并充分利用多感器数据间的冗余和互补特性,从而得出准确的环境信息用于地面车辆定位、车辆跟踪、车辆导航等。文章通过对现有的数据融合方法进行分类和归纳总结,对多传感器数据融合算法的研究和数据融合技术的应用情况进行阐述,为智能车辆多传感数据融合方面的研究提供参考。     

基于ID3算法的卷烟产品零售客户分类研究

ID3算法是一种比较高效的数据挖掘算法,通过这一算法在卷烟产品零售客户分类上的运用,快速的将零售客户归入不同的类别,实现了依据客户重要性和产品依存度提供针对性的服务,以此来制定更加合理的卷烟产品营销策略,从而优化资源配置,提高销售额。     

基于云变换和特性关系下粗糙集的决策树构造

为了从不完备信息系统中挖掘分类知识,提出了一种基于云变换和特性关系下粗糙集的决策树构造算法(DTCCRSCR).其核心思想是,利用云变换离散化连续型数据,选择特性关系下加权平均粗糙度最小的属性作为当前的分裂节点.实验表明,由DTCCRSCR构造的决策树不仅结构简单,分类准确率较高,而且分类规则也容易理解.     

多船自动避碰决策探讨

文章针对国内外多船避碰决策研究现状,分析现有的多船避碰决策系统的不足,提出今后多船避碰决策的研究方向.     

基于支撑树法的高速公路多路径识别问题研究

随着高速公路的不断建设，开始出现环路，路网密度不断增大，由此产生两点之间车辆行驶的多路径识别问题，是高速公路联网收费及管理中迫切需要解决的问题。通过深度优先搜索算法搜索出需要在交通网络中添加标识站的路段，把交通网络网状结构图转化为支撑树树状结构图，从而实现多路径的识别。     

基于支撑树法的高速公路多路径识别问题研究

随着高速公路的不断建设,开始出现环路,路网密度不断增大,由此产生两点之间车辆行驶的多路径识别问题,是高速公路联网收费及管理中迫切需要解决的问题。通过深度优先搜索算法搜索出需要在交通网络中添加标识站的路段,把交通网络网状结构图转化为支撑树树状结构图,从而实现多路径的识别。     

基于Excel的设备更新决策分析模型

针对设备更新决策分析中的大量计算工作,研究了运用Excel的功能完成决策分析的方法。通过一个案例的分析证明了该方法的有效性。     

基于故障树的船舶电站可靠性、维修性研究

应用可靠性工程中的故障树分析法解决船舶大型复杂电气控制系统普遍存在的维修、管理难的问题,具有很强的使用价值．将故障树分析法应用于船舶电站自动控制系统,创建了船舶电站自动控制系统的故障树,编写出用户程序,完成对船舶电站自动控制系统故障树的定性、定量分析,编写出实用树、故障查找流程图等船舶电站自动控制系统维修、保养指南．     

基于二叉排序树的约束Delaunay三角网局部调整算法

在两步法构建约束Delaunay三角网过程中,向现有三角网中嵌入约束边时需要进行三角网的局部调整,对这一过程进行了研究,给出了一种对影响域进行重新剖分的二叉排序树算法。使用该算法在向三角网内嵌入约束边时,只需以影响域边界点在边界数组中的序号来构造一棵二叉排序树即可完成对影响域的剖分,并且可以利用生成的二叉树中各节点之间的关系迅速重构三角形之间的拓扑关系从而完成一次调整,该算法使用递归思想,简洁而高效。