设备监测与诊断系统构成技术的研究和实践

对大型旋转机械设备的故障诊断知识获取问题进行了研究，分析了ＩＤ３决策树方法及其存在的问题，提出了能够适应于连续型属性的知识获取方法．在产生决策树的过程中，提出了一些控制策略，对产生的决策树和决策规则提出了评价准则，并用实例进行了故障诊断知识获取的说明．     

改进决策树方法及其用于故障诊断知识获取

对大型旋转机械设备的故障诊断知识获取问题进行了研究，分析了ＩＤ３决策树方法及其存在的问题。提出了能够适应于连续型属性的知识获取方法，在产生决策树的过程中，提出了一些控制策略，对产生的决策树和决策规则提出了评价准则，并用实例进行了故障诊断知识获取的说明。     

决策树算法的研究与改进

决策树是数据挖掘中重要的分类方法，本文在研究和比较几种经典的决策树算法基础上，提出了一种改进的决策树算法：基于度量的决策树（MBDT）．这种决策树实际上是把线性分类器和决策树结合在一起．实验证明，用该方法构造的决策树能有效地减少决策树的层数，从而提高决策树的分类效率．通过MBDT分类实验，验证了上面结论的正确性和有效性．     

基于设计模式的决策树构造系统设计

基于决策树构造算法ID3和C4．5，可衍生出诸多的算法变种．本据此提出了决策树构造系统设计过程中的“热点”问题，对“热点”问题的不同处理方式即为算法的变种．同时应用设计模式来逐一解决这些问题，这样．保证了所得的决策树构造系统具有良好的可扩展性和可复用性，可适应多种算法的变种．     

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.     

数据挖掘中决策树算法的研究及其改进

决策树算法是数据挖掘中非常活跃的研究领域．通过对数据挖掘中决策树的基本思想进行阐述,讨论了决策树经典算法（ID3算法）的计算复杂度问题,并针对这一问题提出了利用统计理论知识和条件概率的思想来改进构造决策树的算法．实验表明,这种构造决策树算法的计算复杂度明显优于传统的算法,其效率也有很大的提高．     

面向信用评级的有决策树算法研究

决策树是数据挖掘领域的经典算法,应用领域非常广泛。在信用评价任务中,数据之间存在关系,而传统的决策树算法无法解决这类问题。有决策树的提出有效地解决此类问题,能够从中发现新的知识,然而很多任务中属性与决策存在单调关系,并且样本之间无法比较,这影响有分类器的性能。因此,文章提出一种改进的有决策树算法(Rank-DT)并应用于信用评价任务中,实验证明提出的算法改进传统决策树算法的性能,获得较好的效果。     

基于多重核学习支持向量机的歼击机故障诊断

为了提高歼击机故障诊断的准确性与实时性，提出一种基于决策树型组合策略的多重核学习支持向量机诊断方法，决策树型组合策略利用树结构解决多分类问题，而多重核学习支持向量机通过混合核空间，将线性约束下二次规划问题转化为二次约束下二次规划问题，实验结果表明：多重核学习支持向量机的诊断精度明显优于标准支持向量机，且支持向量的数目也较少，决策树型细合策略的引入可以提高歼击机故障诊断的诊断速度，基于决策树型组合策略的多重核学习支持向量机方法能够准确且快速地解决歼击机故障诊断问题。     

基于决策树的数据挖掘算法的应用与研究

数据挖掘是指从数据库中抽取隐含的、具有潜在使用价值信息的过程,是一种新型的数据分析技术.研究数据挖掘中的决策树算法以及决策树算法在具体的客户关系管理系统中的研究与分析,对数据挖掘中的决策树技术做了详细的描述.     

决策树方法使用中的改进策略

本文介绍了决策树方法的基本理论，详细介绍了决策树的经典算法ID3算法的使用条件，提出了在实际应用中的限制，并对该算法实际的应用提出了改进措施，使决策树方法能更好的为数据挖掘领域服务。     

粗糙集在决策树生成中的应用

决策树是归纳学习的重要形式,建造高质量的决策树的关键是选择合适的属性,本文针对ＩＤ３算法对属性间的相依性强调不够等问题,利用粗糙集理论,提出了一种新的启发式函数－分辩率构造决策树。     

一种新型决策树属性选择标准

讨论传统决策树算法中三种常用的基于熵的属性选择标准，提出一种基于属性重要性排序的建立决策树的新方法。该方法在决策树的每个内结点首先依据属性重要性将属性进行排序，然后选择最重要的属性作为分类属性生成决策树，并抽取出规则。与传统的决策树数据分类方法相比，此方法可有效地选择出对于分类最重要的分类属性，增强决策树的抗干扰能力，并提高规则的预测精度。     

基于决策类划分多变量决策树天气户外运动分析实例

使用决策类划分的新型多变量决策树算法,对选用的东南沿海天气与户外运动相关典型数据进行决策分析,简便有效地构造出相关决策树.验证了算法的有效性、准确性和高效性,同时提出了简单的优化数据方法,也证明了新算法的内敛性.     

数据挖掘之决策树方法概述

数据挖掘在科研和商业应用中正发挥着越来越重要的作用。分类器是数据挖掘的一种基本方法，决策树是一种最重要的分类器。本文介绍了分类器中的决策树方法及其优点，决策树表示法，决策树构造思想，并比较了各种重要的决策树算法。介绍了决策树算法的实现工具，决策树与数据仓库的结合，决策树的适用范围及应用，最后探讨了决策树的发展趋势。     

不平衡数据集的决策树算法

在不平衡数据集中,多数类不一定是最优的,这一问题将会影响决策树的生成效果和分类预测的准确性,提出类置信度比例决策树算法,这种算法对类的大小不敏感.通过实验验证,这种算法比传统的决策树算法更具有优越性.     

决策树算法及其改进

该文对传统的C 4.5决策树数据挖掘算法进行了改进,提出了一种双重熵平均决策树算法。传统的C 4.5决策树算法易出现无意义分枝,过度拟合等问题,针对该类问题,基于双重熵平均决策树算法,通过两次对样本子集熵平均值的计算、排序、合并处理,得到修正后的属性信息增益,并以此作为属性选择的依据,从而解决了传统C 4.5决策树算法可解释性差、易产生碎片等问题。     

用决策树改进基于协议分析的入侵检测技术

针对传统的基于简单模式匹配的入侵检测技术性能低，误报率和漏报率高的问题，提出基于决策树算法的协议分析方法，描述该算法的定义和实现，通过实验与模式匹配作性能比较，研究结果表明，基于决策树算法的协议分析方法根据协议的结构特点准确捕获入侵信号，大大提高了入侵检测系统的性能。     

改进决策树的研究

提出了一种结合规则技术思想的决策树的改进方法，利用数据挖掘所产生的规则对决策树每个分支节点的分裂条件进行判断，即能限制决策树生长，又能帮助选择最优线路，从而使决策效率明显提高。     

面向中文短影评的分类技术研究

针对电影影评语句短小、特征矩阵稀疏问题,提出一种利用本体扩展特征矩阵的方法。首先通过传统与新型文本分类方法的比较和分析,发现适合中文短影评的分类方法,并通过试验证明决策树的短文本分类效果优于SVM、Bayes和KNN等文本分类方法,然后进一步利用决策树分类本体扩展后的特征向量。试验表明,基于本体扩展的中文短影评的分类效果比传统的分类效果提高3%,查准率达到90.1%。     

二元组决策树模型设计

针对数据挖掘的一般应用，采用决策树的方法，建立了二元组决策树模型，给出了模型中的两类数据和六个操作的一般描述，模型的重点是决策树建立、决策树剪枝和规则集推导。