基于粗糙集的决策树在产品缺陷检测中的应用

将数据挖掘中的决策树与粗糙集理论进行了有机结合,提出了一种基于粗糙集技术的决策树构造算法,并将该算法应用于胶合板缺陷检测.通过粗糙集属性约简,找出造成胶合板缺陷的关键因素;再基于约简后的决策表,使用该决策树算法构建决策树,从而提取分类规则,指导决策过程.通过实验验证了,该算法可以有效对胶合板的缺陷进行检测.     

管理分类规则的广义决策树

为了将传统的决策树无法管理的、由各种分类算法所发现的大量的有意义的规则进行有效的存储、剪裁和使用 ,提出了广义决策树结构。它将传统决策树的结构进行扩展 ,能够以较少的存储代价管理所发现的所有分类规则 ,且易于表达规则之间的关系。提出了有效的优化策略。以此树为基础 ,将决策树分类算法与基于关联规则的分类算法进行了概括统一 ,并提出了相应的算法。实验结果证明 ,广义决策树克服了传统决策树的缺点 ,并且适宜于维护、剪裁以及快速搜索大量的分类规则     

分类技术研究及在高校人才识别中的应用

论文以决策树分类算法为主要研究对象,应用分类技术对高校人力资源数据源中的信息进行分析,给出了一种新的定量的人才识别方法,开发了分类与决策树算法人才识别系统模块,利用过去已有的引进人才的经验数据分析提取规则,为以后的人才识别提供合理的、科学的决策支持。     

决策树C4.5算法在森林资源二类调查中的应用

C4.5算法是基于信息熵理论进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法.它主要包括数据预处理、决策树生成、决策树修剪、决策树规则提取等步骤.笔者将C4.5算法应用于森林资源二类调查的数据分析中,通过对调查数据挖掘分析表明,数据挖掘在森林资源调查数据分析中具有广泛的应用前景.     

基于混合互信息的决策树入侵检测

为了提高入侵检测的准确度和速度,针对入侵规则属性相关性的特点,将属性与类间的互信息与属性间的互信息结合,提出了一种新的混合互信息的决策树分类算法.在对此算法进行了算法设计和分析的基础上,将由此算法构造的决策树分类方法对入侵规则进行组织,改变了传统的入侵规则逐条串行检测,以增加预处理时间为代价,提高了数据包的过滤速度和准确度.实验分析表明,应用该算法的入侵检测系统比使用传统方法具有更高的准确率和速度.     

基于规则的遥感影像分类方法研究——以黄山市为例

介绍了决策树C4.5算法,并利用该算法实现了对遥感数据规则的挖掘,在此基础上设计并实现了针对于C4.5规则的编辑器,通过该编辑器能够实现对规则的编辑与管理。规则编辑器的设计与实现,为在分类过程中人工的干预提供了可能。将人工干预与基于数学理论规则的自动提取相结合,尤其是在地形较复杂的地区,将有利于分类精度的提高。利用黄山市Land Sat TM影像,进行了基于C4.5算法自动提取规则的遥感影像分类实验。实验结果表明,利用C4.5算法提取的分类规则准确率高,利用提取的分类规则进行的遥感影像分类效果较好。     

基于统计决策树的包分类算法

基于网络包分类算法在时间和空间复杂度上的限制,启发式策略一般具有较快的速度,同时在应用上具有较好的前景,提出了一种基于统计决策树的启发式包分类算法.该算法把规则头部中的每一位看作一个特征属性,因为不同位有不同的区分效果,根据对规则的统计把最具有区分意义的几位提取出来作为决策树的决策属性,使规则在子集中分布比较均匀,在子集中也做同样的处理,递归形成树形的数据结构;匹配时在树的每一层根据区分位判断其所属的子集,直到找到相匹配的规则.算法测试表明能实现高效的分类.     

一种基于信息增益的分类规则挖掘算法

提出了一种基于信息增益的分类规则挖掘算法.该算法主要包括决策树的构造、分类规则的提取、规则兴趣度度量3步.结合一个具体的例子,解释了使用该算法来挖掘分类规则的基本过程.     

决策树在配置命令相关性中的应用研究

配置命令的无关联性在进行网络设备的配置时常常容易导致错误.本文通过决策树C4.5算法构造各种配置的决策树,并从中提取有价值的配置命令的分类信息和规则.在提取规则时引入属性相关矩阵老考虑命令之间的联系,并以此进行二次化简.     

基于数据挖掘的学生综合测评系统的构建

针对现行学生综合测评体系中存在的弊端,提出了一种新的学生综合素质评价标准,设计了学生综合测评系统的功能与结构.将数据挖掘的决策树算法应用在系统中,构建了学生综合测评决策树,建立了决策树分类模型,以相应的分类规则对学生数据进行了分类,并进行了更多的挖掘,可以更好地为学院学生管理和用人单位选拔人才提供决策支持.     

电气信息类工科专业基础课程相关性分析——以云南民族大学电气信息工程学院为例

课程体系构建是实现工程教育专业培养目标最重要的支撑性工作,课程相关性分析对课程体系构建有重要意义.以云南民族大学电气信息工程学院工科专业2019届毕业生基础课程成绩为基础,采用Pearson积矩相关系数算法,计算出了36门课程两两之间的相关系数的值,并对其进行整理和分析,得出了核心课程对后续专业课程的支撑性强、理论课与对应实验课的关系,反常现象原因分析和其他结论,这些结论对于优化课程体系构建、完善课程内容和教学方法改革具有指导意义.     

基于成绩库的远程学习者流失预测决策树的应用研究

通过对远程学习者成绩数据库的挖掘分析，建立了基于成绩库的远程学习者流失预测决策树。这种方法获得的决策树模型预测命中率和预测覆盖率均具有比较好的精度，可以用来探测、发现学习者成绩与学习者流失之间的潜在关系，为远程教育院校的学生保持工作提供数据警示。     

一种新的简化ID3决策树的算法

决策树简化是决策树学习算法中的一个重要分支。文章以 ID3算法构造的决策树为基础 ,提出了一种高效的简化决策树的算法。算法先序遍历由 ID3构造出来的决策树的各个节点并对其子树进行比较 ,如果各子树的属性都相同而且存在某些相应的分支对于各子树完全相同 ,则改变决策树中相应属性的层次关系并把相同的分支分别合并起来。算法减少了决策树的深度、宽度与叶子数目 ,降低了决策树的规模。尤其对于逻辑表达式的归纳学习 ,简化之后的决策树要明显优于原决策树。     

基于粗集的混合变量决策树构造算法研究

文章提出混合变量决策树结构,并在此基础上提出基于粗集理论的混合变量决策树构造算法RSH2,算法在每个结点选择尽可能少的属性明确划分尽可能多的实例,减小了决策树规模,且易于理解。将RSH2算法与ID3算法及基于粗集的单变量决策树算法HACRs进行实验比较,结果表明该算法有良好性能。     

数据挖掘中决策树算法的探讨

随着数据量的增长,根据数据分布寻找规律,要借助于相应的数据挖掘工具,这里主要采用决策树的方法.决策树算法是通过构造精度高、小规模的决策树采掘训练集中的分类知识.针对决策树存在的一些问题,提出了改进方法.     

改进的SVM决策树分类算法

为解决多类分类问题,在分析SVM决策树分类器及存在问题的基础上,通过引入类间可分离性测度,并将其扩展到核空间,提出一种改进的SVM决策树分类器。实验表明了该分类算法对提高分类正确率的有效性。     

高师院校教育类课程体系的反思与重建

教育类课程体系的设置与优化,是教师教育改革的一项重要内容。我国高师院校教育类课程存在无法深度达成高师教育目标,严重滞后于世界教师教育发展潮流,难以有效回应素质教育对优质教师的深切呼唤等弊端。主要原因在于重学术轻师范,课程门类少、课时少、形式单一和教育类课程自身的问题等。我国教育类课程体系重建的策略应从全面更新人才培养目标,确立新的教育类课程改革指导思想,教育类课程体系优化和改革必须在理论指导下进行等方面着手,探索教师教育发展之道。     

基于主从模式的并行决策树算法研究

针对对等模式下并行决策树分类算法的通信开销太大,提出了一种基于主从模式的FPM_DT并行决策树挖掘算法,此算法综合使用了横向与纵向的数据划分模型,并采用根据分支数据分布情况进行结点分组的策略.实验结果表明,它与对等模式下并行SPRINT分类算法相比,降低了通信开销,具有更好的可扩展性与加速比性能.     

一种面向噪声数据的决策树优化算法研究

针对ID3算法构造的决策树结构复杂、对噪声数据比较敏感等局限性,提出一种新的面向噪声数据的决策树构造算法。算法借鉴变精度粗糙集和尺度函数概念,采用不同尺度下近似分类精度选择测试属性构造决策树,在算法形成过程中利用决策规则的可信度对决策树进行修剪,避免了生成的决策树过于庞大。结果表明,该方法是有效的,能够克服部分噪声数据对决策树的影响,且能满足不同用户对决策精度的要求。