基于信息决策树分支剔除的传感器资源调度

针对低轨星座对高速运动目标连续跟踪的传感器调度问题,将传感器调度的长时信息增量模型描述为信息决策树,并通过分支剔除技术搜索最优解,提出一种基于信息决策树分支剔除的传感器调度方法.仿真实验表明,长时信息增量有效克服了短时信息增量过于频繁调度的问题,且决策树分支剔除的引入大大降低了长时信息增量最优搜索的运算量.     

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.     

一种决策树增量学习算法在故障诊断中的应用

在决策树增量学习算法ID5R上,结合粗糙集理论较强的简化知识、缩小知识库空间的能力,提出了一种增量学习方法,该算法在面对新事例时,能够先对新知识与知识库内容进行比较,将其中已为知识库所有的知识进行压缩,仅对其余部分学习,该过程能够有效减少新示例学习过程的消耗.同时针对知识获取的瓶颈问题,将其应用于故障诊断的知识积累过程中,并通过一个柴油机油样光谱分析故障诊断的算例,验证该算法的有效性.     

一种基于模糊化决策树的分类算法

提出了一种基于模糊化决策树的自适应分类算法.介绍基于决策树的分类算法,指出训练样本分布不均匀或树剪枝操作都可能引起分类规则的不完全,导致分类出现"盲区".引入决策树的模糊化方法及分支(规则)激活度的概念,给出一种新的自适应分类算法.并用实例分析表明,该算法不仅解决了分类规则不完全的问题,而且也提高了决策树分类的精度及分类结果的可解释性.     

用扩展巴科斯范式优化决策树协议解码技术

基于规则的入侵检测系统中存在误报、漏报率高,检测速度慢等问题,为此在协议分析的基础上,提出一种基于决策树的协议解码方法。该方法使用扩展巴科斯范式描述检测规则,给出推理规则的定义;提出构造最优决策树和增量决策树的算法;通过构造基于决策树的入侵检测系统,将该方法与简单模式匹配,与基于动态规则集、基于状态转换两种协议解码方法进行了比较。实验结果表明:基于扩展巴科斯范式的协议解码方法,在误报率方面比其他3种方法分别降低10.08%,0.1%,1.51%;在漏报率方面分别降低15.56%,3.68%,2.86%。     

一种基于Rough sets生成决策树的算法改进

介绍了决策树算法的含义和构筑方法，对基于加权平均粗糙度构造决策树算法进行改进，通过实例说明了改进算法的优势。     

高泛化能力的变精度粗糙集的决策树算法

现有基于变精度粗糙集模型的决策树生成算法具有如下不足:有些叶子结点上覆盖的实例数太少,导致这些叶子结点的泛化能力太小而没有意义;不能很好地处理不一致的实例集.为解决上述问题,引入属性是否具有决策类这一概念,较好地避免了决策树的过剩生长,使得生成的决策树有较好的泛化能力.给出新的终止条件,即时地终止不一致实例集的生长.在此基础上,给出新的终止条,提出了一种新的基于变精度粗糙集的决策树生成算法.用一实例说明了新算法的效率得到提高.     

决策树算法在学生考试成绩中的应用

研究了决策树生成算法,应用此算法分析学生考试成绩,得出对应的决策树,最后讨论了决策树发展的方向及需要解决的问题.     

希尔排序最佳增量序列研究

通过研究希尔排序算法的机制，以不同增量序列对一些规模较大的待排序列进行试验，分析其时间复杂度与增量序列的关系，探索具有最优渐近时间复杂度时的增量序列及其选择方法。     

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．     

决策树的经典算法:ID3与C4.5

决策树各类算法,各有特点,其中J.R.Quinlan提出的ID3算法最具代表性,在国际上的影响也最大,C4.5算法就是在ID3算法基础上进行改进得到的.通过对两种算法详细描述,阐明了决策树算法步骤及其主要思想.     

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。     

基于粗糙集决策树优化研究

决策树分类方法是一种有效的数据挖掘分类方法.单变量决策树结构简单,但规模较大.多变量决策树是为了进一步缩减树的规模而提出的决策树结构,通过选取属性的合理组合作为分裂属性,可使树的规模相对较小.文章在对以往所提出的混合变量决策树算法RSH2的抗噪性差和属性被多次选取等问题进行改进的基础上,提出了基于粗糙集的多变量决策树算法VPMDT.通过与ID3、HACRs、RSH2和C4.5等算法进行的实验比较表明,VPMDT有较好的时空性能,并保持较高的分类预测正确率.     

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．     

基于粗集论中属性依赖度的ID3改进算法

决策树算法是一种重要的数据挖掘方法,ID3算法是最具影响的一种决策树生成算法。介绍了粗集理论的相关概念和传统的ID3算法基本原理,提出了一种以粗集论中的属性依赖度为基础的ID3改进算法,克服了传统ID3算法对取值较多属性的依赖,并通过实例验证该算法的高效性和精确性。改进算法对不同领域中分类预测方向上的数据挖掘均具有一定的参考价值。     

一种改进ID3型决策树挖掘算法

分析经典ID3型决策树挖掘算法中存在的问题,对其熵值计算过程进行改进,构建一种改进的ID3型决策树挖掘算法.重新设计决策树构建中的熵值计算过程,以获得具有全局最优的挖掘结果,并针对UCI数据集中的6类数据集展开挖掘实验.结果表明:改进后的挖掘算法在决策树构建的简洁程度和挖掘精度上,都明显优于ID3型决策树挖掘算法.     

基于Rough集的决策树算法

针对基于Rough集的经典分类算法值约简算法等不适合大数据集的问题，提出了基于Rough集的决策树算法。采用一个新的选择属性的测度——属性分类粗糙度作为选择属性的启发式，该测度较Rough中刻画属性相关性的测度正区域等更为全面地刻画了属性分类综合贡献能力，并且比信息增益和信息增益率的计算更为简单。采取了一种新的剪枝方法——预剪枝，即在选择属性计算前基于变精度正区域修正属性对数据的初始划分模式，以更有效地消除噪音数据对选择属性和生成叶节点的影响．采取了一种与决策树算法高度融合的简单有效的检测和处理不相容数据的方法，从而使算法对相容和不相容数据都能进行有效处理。对UCI机器学习数据库中几个数据集的挖掘结果表明，该算法生成的决策树较ID3算法小，与用信息增益率作为启发式的决策树算法生成的决策树规模相当。算法生成所有叶节点均满足给定最小置信度和支持度的决策树或分类规则，并易于利用数据库技术实现，适合大数据集。     

改进的ID3算法在高校就业系统中的应用分析

为有效利用高校就业管理工作中多年来积累的大量数据,通过对数据挖掘中常用的决策树ID3算法进行研究,结合就业信息的特点对ID3算法进行了改进,并对改进的ID3算法进行了分析,指出了决策属性对就业的影响。     

一种改进的决策树分类算法研究

传统的ID3决策树算法存在诸多不足,如计算效率低、多值偏向等,对此,提出了属性值空缺、多值属性的选择以及属性选择标准方面的改进方案,并将加权熵和简化熵引入决策树算法以改进传统ID3算法.实验结果表明,改进后的算法在整体性能方面较目前广泛应用的ID3算法有更优秀的性能表现.     

ID3算法的改进和简化

针对ID3算法倾向于选择取值较多的属性的缺点,引进属性重要性来改进ID3算法,并根据改进的ID3算法中信息增益的计算特点,利用凸函数的性质来简化该算法.实验表明,优化的ID3算法与原ID3算法相比,在构造决策树时具有较高的准确率和更快的计算速度,并且构造的决策树还具有较少的平均叶子数.