基于云理论神经网络决策树的生成算法

提出了一种基于五层云神经网络的决策树生成方法.运用五层云神经网络学习变量间的云映射关系,从中生成云决策树.给出了神经网络的学习算法和云决策树的推理方法,这种方法不但具有神经网络的学习能力,而且结合云理论处理知识的不确定性的能力.该方法利用了五层云神经网络学习后的云映射强度,并能实现云决策树的剪枝优化,提高了算法的正确率.     

基于互信息的模糊决策树及其增量学习

将互信息引进模糊决策树,用于确定决策树的候选分类属性,进而构建模糊决策树.通过增量学习来修正决策树分类模型,以修正分类效果,并用实验验证了该方法的有效性.     

模糊决策树在RoboCup仿真组“二对一决策”中的应用

在RoboCup(机器人足球世界杯)仿真组比赛中供决策的信息大多数为连续变量,同时对决策的精度要求较高,而一般的决策树是对离散信息进行分类,抗干扰能力差,难以处理此类问题.模糊决策树把模糊理论与一般的决策树相结合,采用该方法学习RoboCup仿真组比赛中“二对一决策”规则,并在决策树截断条件中引入了最优化指标,通过对4000组样本进行学习和检验,决策正确率达到86%以上,验证了该方法的有效性.同时模糊决策树的决策结果较一般决策树提供了更多的选择方案,便于进行有针对性的取舍从而达到最优的决策效果.     

基于决策树的神经网络规则抽取方法

将从神经网络中抽取一个可理解的模型视为一个归纳学习任务 ,其中 ,目标概念就是神经网络表达的功能 ,所生成的可理解模型是一个能很好近似神经网络的决策树 .在这个过程中 ,应用了决策树归纳学习的优化原则 ,使得生成的决策树能最简洁、准确地描述神经网络学到的知识 .实验证明 ,生成的决策树可以很好地近似神经网络 ,且比用传统方法生成的决策树具有更好的分类精度 ,同时NNtoDT算法也保持了具有较好的通用性和可扩充性的特性 .     

信息理论框架下的神经网络构建

神经网络模型的构建方法是神经网络研究的重点和难点,传统的构建方法建立在实验和重复学习的基础上,本文提出了一种信息理论框架下的神经网络构建方法基于熵的神经网络(EBNN).EBNN借助于前馈网络与决策树的等价性,采用熵做为神经网络构造的准则,利用决策树的构造思想和方法,建立了一种系统的神经网络构造方法.实验表明EBNN方法学习速度比传统BP网络快,但又不降低神经网络性能.     

基于ID3算法决策树的研究与实现

决策树学习是机器学习中应用最广的归纳推理算法之一,是一种逼近离散值函数的方法,且与一般的概念学习算法相比,能够学习析取表达式。在各种决策树学习算法当中,最有影响力的是Quinlan于1979年在Hunt的概念学习系统CLS(Concept Learning System)的基础上发展提出来的以信息增益的下降速度作为选择测试属性的标准的ID3算法。本文对决策树创建的两个步骤进行了探究,并给出对该算法的综合性评价。     

基于决策树的入侵检测的实现

决策树是分类的常用方法.文章针对一个局域网上模拟的入侵检测问题,描述了对利用决策树方法学习的一种优化实现.并且对怎样处理缺失数据、连续属性的离散化、怎样剪枝以及分类法的准确率评估及提高等关键技术进行了研究.实验证明,该方法可为入侵检测系统生成有效的决策树.     

基于决策树的轨道电路故障诊断知识表示方法研究

针对ZPW-2000A无绝缘轨道电路故障逻辑机理模糊的问题,本文采用了基于决策树的轨道电路专家系统知识表示方法.该方法首先将轨道电路故障影响较大的特征向量样本建立故障决策表,然后运用最小信息熵算法对属性值离散化,根据决策树算法快速学习及分类的特点对离散后的数据样本进行训练学习,生成故障决策树后进行知识规则的获取,在专家系统的知识库中以产生规则存储.通过对ZPW-2000A无绝缘轨道电路的实例分析验证了该方法在轨道电路专家系统知识表示与获取中的有效性和实用性.     

基于关联度和代价敏感学习的决策树生成法

针对ID3决策树生成法中存在的缺点,通过引用属性关联度和代价敏感学习,提出了一种基于属性关联度和代价敏感学习的决策树生成法。该方法利用粗糙集理论对条件属性进行约减,在构建决策树过程中,把属性的关联程度和性价比作为选择分裂结点的依据,利用改进的信息增益方法构建代价敏感决策树。试验结果表明,该方法在分类准确度和生结点总数量上比常用决策树生成方法优越。     

基于粗糙集的RDT决策树生成算法的研究及应用

介绍了一种基于粗糙集理论的决策树生成算法--RDT(Rought Set Decision Tree).该方法运用了粗糙集理论中条件属性相对于决策属性的核,引入启发式条件计算并选择条件属性作为决策树的根结点或子结点.通过一个例子,与运用信息熵概念建立决策树的算法进行比较,结果表明采用RDT方法得到的决策树优于采用信息熵方法得到的决策树.还讨论了RDT与ID3算法对决策树精度和规模的影响,分析数据分类和知识发现的过程及特点.     

智能化虚拟人感知模型的一种探索性研究

在智能化虚拟人自主行为模型的研究过程中，感知功能是建立虚拟人行为模型的基础．如何能够构建出准确模拟人类感知功能的感知模型是其研究的难点．本文在介绍三维虚拟场詈的建立和虚拟人模型的创建的基础上，着重讨论了虚拟人感知模型的一种实现方法．该方法通过建立空间查询表，对创建的虚拟场景信息进行有效地管理与查询，虚拟人实时对空间查询表进行查询，并引入基于AABB包围盒的碰撞检测算法对是否存在障碍物进行判断，引导自身进行下一步的动作，初步实现了对环境信息的感知．     

四则运算ICAI系统研究和实现

如何才能开发出更像人类教师的ICAI(intelligent computer-assisted instruction)系统,对学生个性化的问题进行准确的反馈,对学生的疑难问题进行正确及时的解答,目前还没有一个统一有效的方法。用人工智能技术对虚拟试题库的建立、数字语音合成方法等进行研究,提出四则运算二叉树概念,建立四则运算的结构模型,并形成虚拟题库。开发出行为更像人类教师的ICAI系统,该系统能自主生成四则运算题目,并对学生提出的四则运算问题进行实时回答及语音讲解。     

面向石化工业的网上智力资源共享系统

借助于互联网这一虚拟、开放的工作环境来实现智力资源的协同开发和时空共享 ,可以最大限度地利用并开发全球范围内各个领域的智力资源 ,从而实现资源的优化配置。运用系统工程的研究方法 ,通过建立I3-ASPP系统平台和电子商务 ,采用现代项目管理中的知识集成方法 ,遵循软件工程化开发的原理 ,实现了统一的数据平台 ,消除了“信息孤岛” ,形成了“共享数据板块” ,并进一步集成为“信息资源大陆” ,为石化企业的研究和科学决策提供依据。     

一种基于粗糙集的决策树规则提取算法

文章提出了一种新的决策树构建算法，算法选择使生成的规则满足给定可信度阀值且支持度最大的属性作为结点，不仅简化了生成的决策树；且可以根据用户输入的可信度，得到相应的决策规则集，提高了决策树的泛化能力，有效地去除了噪音规则。应用实例分析，结果表明算法提取的决策规则简洁有效。     

虚拟人技术在人机交互中的应用研究

基于虚拟人的人机交互是人与虚拟现实环境中的虚拟人进行交互的技术。虚拟人是一种具有自主智能的看上去像人,并且具有人的部分特征的智能体。首先论述了虚拟人模型的构建技术、虚拟人的行为控制方法和虚拟人表情的构建和控制方法,然后论述了虚拟人在智能人机交互中的应用,最后探讨了虚拟人心智系统模型及虚拟人技术发展前景。     

A spatial entropy reflecting distribution of spatial objects

Decision trees are mainly used to classify data and predict data classes. A spatial decision tree has been designed using Euclidean distance between objects for reflecting spatial data characteristic. Even though this method explains the distance of objects in spatial dimension, it fails to represent distributions of spatial data and their relationships. But distributions of spatial data and relationships with their neighborhoods are very important in real world. This paper proposes decision tree based on spatial entropy that represents distributions of spatial data with dispersion and dissimilarity. The rate of dispersion by dissimilarity presents how related distribution of spatial data and nonspatial attributes. The experiment evaluates the accuracy and building time of decision tree as compared to previous methods and it shows that the proposed method makes efficient and scalable classification for spatial decision support.     

A spatial entropy reflecting distribution of spatial objects

Decision trees are mainly used to classify data and predict data classes. A spatial decision tree has been designed using Euclidean distance between objects for reflecting spatial data characteristic. Even though this method explains the distance of objects in spatial dimension, it fails to represent distributions of spatial data and their relationships. But distributions of spatial data and relationships with their neighborhoods are very important in real world. This paper proposes decision tree based on spatial entropy that represents distributions of spatial data with dispersion and dissimilarity. The rate of dispersion by dissimilarity presents how related distribution of spatial data and non-spatial attributes. The experiment evaluates the accuracy and building time of decision tree as compared to previous methods and it shows that the proposed method makes efficient and scalable classification for spatial decision support.     

融合动作剔除的深度竞争双Q网络智能干扰决策算法

为解决战场通信干扰决策问题,设计了一种融合动作剔除的深度竞争双Q网络智能干扰决策方法.该方法在深度双Q网络框架基础上采用竞争结构的神经网络决策最优干扰动作,并结合优势函数判断各干扰动作的相对优劣,在此基础上引入无效干扰动作剔除机制加快学习最佳干扰策略.当面对未知的通信抗干扰策略时,该方法能学习到较优的干扰策略.仿真结果...     

基于决策树的智能信息安全风险评估方法

为了解决信息安全风险评估方法主观性大、建模时间长、分类正确率低的问题,提出了基于决策树的智能信息安全风险评估方法。该方法利用层次分析法对信息安全风险评估因素进行层次分解,利用机器学习中的决策树分类算法对数据进行分类。实例分析表明：与基于支持向量机的信息安全风险评估方法相比,在处理央企、银行、政府等单位风险评估过程中得到...     

物联网终端智能识别系统设计与实现

终端智能识别是物联网应用的关键技术,是物联网安全体系构建的基础。针对物联网终端智能识别问题,建立了一种以设备指纹为动态特征标识的物联网终端智能识别实验系统。该系统由终端检测模块、模型训练模块以及智能识别模块构成,其中,终端检测模块利用Nmap工具扫描并自动采集设备指纹;模型训练模块分别利用决策树、逻辑回归与朴素贝叶斯等机器学习算法训练分类器;智能识别模块接收识别任务并调用前2模块完成设备指纹采集与分类识别处理。实验结果表明,决策树分类器在整体数据集上的平均识别率为98.1%,对于是否是物联网设备的判断识别率为98.7%,对于具体设备类型的识别率为98.2%,均保持较高识别水准,且优于其余2种算法识别器。因此,采用设备指纹与决策树算法结合识别物联网设备是可行的。