基于决策树的耕地质量评价研究

本文分析了决策树在耕地质量评价中的意义,并以汕尾市陆河县为例,用决策树建立了陆河县耕地质量评价模型,耕地质量模型的建立为陆河县的耕地质量评价以及改进陆河县的耕地质量、提高耕地质量水平具有一定的现实指导意义。     

基于决策树模型的岩爆烈度预测

综合分析了岩爆的主要影响因素,选取岩石应力系数σ_θ/σ_c、岩石脆性系数σ_c/σ_t和弹性能量指数Wet作为评价指标,采用决策树方法进行岩爆烈度预测。以国内外比较典型的32个岩石地下工程实例作为基础样本数据,结合ID3算法建立了判定岩爆烈度的决策树模型。再选取15个工程实例,运用建立好的决策树模型对其岩爆烈度进行分级,并与实际岩爆等级以及采用模糊灰关联法、距离判别法、ν-SVR算法的评判结果进行对比。结果表明,本文提出的决策树方法具有计算简单、准确可靠、预测效率高的特点。     

基于改进的随机决策树的煤矿安全评价方法

煤矿监测数据实质是一种数据流,煤矿安全评价可以看作是数据流的分类,分类的标识为安全和不安全。在随机决策树模型的基础上,使用Hoeffding Bounds不等式与信息熵确定分割点,代替用随机选择方法确定分割点。实验结果表明该方法对数据流分类具有更好的分类精度,为煤矿安全评价提供了一种新的实用方法。     

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。     

一种基于行为的用户满意度评价方法

针对目前MIS开发及应用过程中难以对用户的满意度进行评价的问题,根据“行为是态度的反映”这一行为学原理,提出了通过对用户使用行为进行观测,从而对用满意度进行评价的方法,文中结合某电力局应用系统对该方法的具体运用步骤作了进一步的说明。通过实例,反映出方法解决了用户满意度评价过程中数据获取困难的问题,并与传统的用户满意度评价方法具有的相近的结果。     

电力系统中长期负荷预测的改进决策树算法

以不完备数据分析(ROUSTIDA)补全算法为数据处理前导，将其与属性组合法相结合，提出应用于电力系统中长期负荷预测的改进决策树算法．算例的计算结果表明，该算法弥补了决策树算法的固有缺陷，具有计算速度快、预测精度高、预测误差变化小等优点．尤其在候选属性繁多，原始数据不完整或不准确时，改进算法更具优越性．     

用户预测在无线网络规划中的方法研究

用户预测在无线网络规划中具有举足轻重的作用，本文介绍了用户预测的各种方法，并给出了具体实例。     

基于模糊聚类的决策树算法在教学质量评价中的应用

以目前的高等学校教育为平台,就如何将数据挖掘技术与教学质量评价相结合的问题进行了研究.通过教学质量评价指标体系的有效挖掘,运用模糊聚类的决策树技术来解决目前教学质量评价中的不合理性,提出基于模糊聚类的决策树法的教学质量评价方法,使教学质量评价公平、公正、合理、高效.     

改进决策树算法在水环境质量评价中的应用

根据淮河某流域连续三年来的水质监测数据,结合用户兴趣度和MID3算法对ID3决策树算法进行改进,并将改进的决策树算法运用于水质评价,建立了淮河某流域水质量评价模型,实现了对水环境质量的评估和决策支持.实验结果表明,改进算法所建立的决策树精确度高、树型结构简单,生成的规则简便、准确,更加符合实际情况,对水环境质量可以作出更为客观、合理的评价,具有一定的实用价值.     

基于用户满意度的投资软环境评价方法探讨

投资软环境作为提供给投资者（外商）的一种“商品”,投资者（外商）对该种商品的满意情况如何就直接体现了一个国家或地区投资软环境的优劣．因此,基于用户满意度理论,文章探讨了其在投资软环境评价中的应用模型及其操作算法,并给出了应用实例,指出了其优越性．     

决策树算法在高校教师评价系统中的应用

教学评价系统是为了检测,控制教学质量。将数据挖掘中的算法引入教学评价系统,从海量评价数据中提取隐藏于其中的有用信息,将数据挖掘与统计分析相结合,研究能影响教学质量的主体及过程等因素,从而分析出适合教学评价的方法,应用于教学评价,能够将教学评价技术水平提升到一个新的层次,从而科学地,有效地指导教学,提高教学管理水平。     

基于用户特征的微博转发预测研究

研究微博用户转发行为,预测微博转发概率,确定影响微博转发概率的因素,在热点挖掘、产品营销、舆情监控、谣言控制等方面有重要的现实意义.本文介绍了影响微博转发的用户特征,其中比较典型的有用户影响力、粉丝平均标签数、粉丝活跃度等特征.通过粉丝数-关注数算法、用户标签数算法、粉丝活跃度算法等分析了它们与微博转发之间的关联关系,并确定各个属性的阈值,这些阈值对微博转发预测起到了至关重要的作用.     

基于PCA和决策树模型的农用地(耕地)质量评价研究

主要利用ArcGIS、PCA和See 5决策树模型,以原始数据为基础,对福建省将乐县农用地(耕地)质量进行评价.首先根据将乐县的自然、社会和经济等各方面情况,初选排溉条件等9个主要指标作为评价因子;然后用ArcGIS矢量化提取相关图层并进行相应的空间分析,经过多图层叠加确定评价单元及其属性数据;再利用PCA方法最后确定耕地质量评价综合因子;接着利用数据挖掘工具See 5,自动构建决策树模型,进而用构建的模型来获取耕地质量分等规则的方法;最后划分耕地质量级别,并进行抽样检验结果的准确性.研究结果表明:该县耕地质量中等,一至四等地分别占22%,44%,15%,19%,经实地检验评价结果基本与实际情况相符.     

一种基于用户关注行为的标签预测方法研究

为从互联网用户的关注行为中抽离出更有效的用户标签,通过挖掘用户行为的关注特性,对标签进行预测,完善用户画像系统.首先,构建用户和关注行为对象的邻接矩阵,对其进行奇异值分解,得到行为特征矩阵;然后,利用逻辑斯蒂回归模型训练特征矩阵,预测用户行业属性标签;最后,针对微博上673144条用户行为数据进行实验研究.结果表明,利...     

决策树在教学评价中的应用

决策树是用来解决分类问题的重要方法之一。ID3是决策树学习的核心算法,为此,本文给出了决策树构造思想和ID3决策树学习算法,并将其应用于教学评价之中,这样可以提高教学评价技术水平,提高教学评价的科学性、客观性和公正性,使之更好地为教学服务。     

基于贝叶斯决策树的交通事件持续时间预测

采用基于贝叶斯方法的决策树算法,利用上海市中心城区1536个交通事件持续时间数据,建立交通事件持续时间的预测模型.结果表明,事件类型是决策树中的第一层测试属性,不同类型事件的特性属性在决策树中的位置并不相同.并用384个交通事件数据对模型的预测精度进行检验.检验结果表明,抛锚事件持续时间预测误差小于10 min的正确率为79%,而交通事故持续时间预测误差小于20 min的正确率为65%.基于贝叶斯推理的决策树算法比仅基于贝叶斯或仅基于决策树算法的分类精度更高,鲁棒性更强.     

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...     

基于用户画像的学生学习质量评价方法研究

针对学生学习质量持续跟踪并支持个性化评价问题,文章研究基于用户画像技术的评价方法.从技术角度出发,主要讨论了用户画像数据的采集、数据的处理、画像模型的构建等技术,在此基础上讨论了学生学习趋势的预测应用.综合利用多源异构数据,对学生用户进行个性化建模,实现了数据驱动的学习质量评价,因此,本研究对提高学生学习质量具有一定的实用价值.     

决策树技术在体育教学质量评价中的应用研究

对目前学校体育教学质量评价中因缺乏有效、科学的方法而造成的不合理现象进行分析，就如何将数据挖掘技术与体育教学质量评价相结合的问题进行研究。通过体育教学质量评价指标体系的有效挖掘，运用决策树技术来解决以前体育教学质量评价中的不合理性，提出基于决策树技术的体育教学质量评价方法。使体育教学质量评价公平、公正、合理、高效。     

决策树算法在高校教学评价系统中的应用

课堂教学质量评价是教育管理过程中的重要环节。将决策树算法运用于教学评价之中,可以提高教学评价技术水平,使之更好地为教学服务。