基于模糊决策树的入侵检测规则生成技术

针对计算机免疫系统模型GECISM中的类MC Agent,利用模糊决策树Fuzzy-Id3算法并使用应用程序中的系统调用作为数据集构造决策树,从而生成计算机免疫系统中的入侵检测规则,并与C4.5算法生成规则进行了对比分析,利用Fuzzy-Id3算法方法生成的规则对未知数据集进行分类有较低的误报率和漏报率.     

基于多尺度粗糙集模型的决策树在高校就业数据分析中的应用

为解决目前常用于就业数据分析的C4.5算法、基于粗糙集等的决策树生成算法均无法很好地处理决策精度需求不同和噪声适应能力的问题,运用基于多尺度粗糙集模型的决策树算法于于高校就业数据分析,并以某高校2012年就业数据为例进行分析,同时将分析结果与C4.5算法和基于粗糙集的决策树生成算法的分析结果进行比较．结果表明:基于多尺度粗糙集模型的决策树算法生成的决策树树形结构简单、产生的规则简洁、不存在不可分的数据集、运算速度快．     

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.     

医疗数据中知识发现的研究

介绍了ID3决策树算法建立决策树的基本原理和改进方法,利用改进的决策树算法对心脏病医疗诊断数据进行数据挖掘·采用VisualC++6 0进行编程建树,得到了一些有实际参考价值的诊断规则,获得了较高的分类准确率,证明了决策树算法在智能医疗诊断数据挖掘领域有着广泛的应用前景·     

基于CMAR分类算法的实现

数据挖掘的目标是在海量数据集中寻找和分析某些内涵信息,其数据分析的方法对结果集有很大的影响. 通过改进决策树算法的数据结构,产生分类关联规则并进行规则剪枝,实现了决策树的CMAR(Accurate and Efficient Classification Based on Multiple Class-Association Rules)生成算法;实验表明CMAR算法具有快速和精确度高的优点,具有一定的应用前景.     

ABLE中的决策树算法的模糊因子改进方法

主体构建和学习环境(ABLE)是IBM开发的用于支持主体建模、构建多主体系统的框架.本文改进了ABLE的决策树算法,在其中计算属性的信息增益时加入一个模糊因子,使算法能更简单、有效地学习.在UCI数据集上的测试结果表明改进后的算法在不降低精度的前提下,可以生成更简洁的决策树,特别是处理复杂的数据时,可显著降低规则数目.     

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.     

城市道路交通事故形态影响因素分析与预测

为探究不同形态城市道路交通事故的发生原因,将事故形态的影响因素进行筛选和约简,选取3种不同算法对事故形态进行分析与预测,对比预测模型的准确性。采用粗糙集理论对原始交通事故形态影响因素变量进行转换和约简,获得满足建模要求的试验数据,并按照总体一致原则把数据等分为训练集和测试集。基于C5.0决策树算法,构建交通事故形态预测决策树模型并进行模型准确性验证,生成交通事故形态规则集;另外,采用似然比检验筛选自变量构建交通事故形态多元Logistic回归预测模型;构建多层感知器(MLP)神经网络预测模型,检验模型训练集与测试集的准确率并进行对比分析。结果表明：3种模型中,C5.0决策树算法对交通事故形态在训练集和测试集中的预测准确率分别为80.39%与79.63%,高于多元Logistic回归模型和MLP神经网络模型。采用C5.0决策树算法得到交通事故形态主要影响因素为交通方式的选取,行驶在道路横断面位置,违法行为与行驶状态等,解释性良好。研究可为分析及预测城市道路交通事故形态,分析事故产生原因提供方法参考,还可为交通管理部门提供决策依据。     

数据挖掘技术在全断面掘进机故障诊断中的应用

分析了全断面掘进机复杂的故障机理和运行参数,研究了将粗糙集和决策树应用到数据挖掘中的方法.以全断面掘进机刀盘的一些实时数据为例,采用MATLAB 7.0对数据进行离散化处理,结合粗糙集属性约简的算法对故障样本进行冗余属性的约简;然后,利用决策树算法对约简后的故障样本集进行规则提取,利用数据挖掘工具Clementine实现了C4.5算法和改进的C4.5算法,对其结果进行了对比分析;最后,运用VB编程对全断面掘进机采集的部分数据进行测试,结果表明该融合算法是一种快速、有效、可靠的故障检测与诊断的新途径.     

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。     

一种新的模糊决策树算法 ——基于加权毕达哥拉斯模糊熵

传统的模糊决策树虽然可以从模糊数据中抽取模糊分类规则,但只能获取节点的隶属度信息,无法得出样本数据对于节点的非隶属度和犹豫度信息,导致数据分类的准确率不高。针对此,基于毕达哥拉斯模糊集理论,提出了一种新的加权毕达哥拉斯模糊决策树算法（Weighted Pythagorean Fuzzy Decision Tree,WPFDT）。首先,通过改进的K-means聚类算法得到连续属性数据的聚类中心,并结合三角模糊数对连续数据进行模糊处理;其次,定义并计算每一个属性的加权毕达哥拉斯模糊熵,选择加权毕达哥拉斯模糊熵最小的属性作为决策树根节点,在根节点下递归选择模糊熵最小的属性作为分裂节点,同时通过阈值控制树的规模,得到从根节点到叶子节点路径的模糊规则以及模糊规则的隶属度、非隶属度以及犹豫度,并完成预测分类,直至生成WPFDT模型;最后,选取UCI上的3个医学数据集（Haberman、Breast Cancer、Parkinson）进行实验,在分类准确率和得出模糊规则的数量与3种传统决策树算法（模糊ID3算法、C4.5算法、CART算法）比较,实验结果表明：WPFDT在分类精度和树大小上都优于其他传统决策树算法,并且有较高的召回率和精确率。     

基于Boosting算法的C5.0决策树不平衡数据分类算法

为了改进不平衡数据的分类性能，提出一种可自动确定迭代参数trail值的集成C5.0决策树算法.首先，算法引入boosting集成框架到C5.0决策树算法中，从而生成新的集成分类器；其次，算法使用网格搜索法在一定范围内自动确定trail参数的值.实验结果表明，该算法在不平衡数据上的分类性能指标G-mean和MCC上具有优势.     

C4．5算法在高校学生心理教育方面的应用研究

研究了数据挖掘技术的概念、过程、方法和技术等内容,详细地介绍了决策树技术在学生心理问题数据挖掘中的全过程,采用C4．5算法生成了学生心理问题的决策树模型,并由此产生了分类规则,为高校心理咨询工作提供了一些有用的参考依据。实验’结果表明,该方法对高校构建预防型大学生心理健康教育模式具有一定的实用价值。     

一种基于粗糙集构造决策树的改进算法

基于变精度粗糙集模型,对文献[3]提出的生成决策树方法进行改进,把变精度加权平均粗糙度作为属性选择标准,提出一种构造决策树新算法.新算法用变精度近似精度来代替近似精度,能有效地克服噪声数据在构造决策树过程中对刻画精度的影响,使生成的决策树复杂性降低,泛化能力更强.     

基于蚁群算法的分类规则挖掘

在Ant-Miner算法基础上提出了一种利用蚁群算法解决分类规则挖掘的算法(ACR),设计了合理的蚂蚁选择属性及属性分区的概率公式,并对规则质量的衡量等策略进行改进,可以较好地挖掘分类规则.在标准数据集上通过与Ant-Miner算法和经典的基于决策树的C 4.5算法比较,ACR在挖掘分类规则的简单性、正确率上有较好的表现.     

一种改进的决策规则生成算法

将神经网络集成与C4.5Rule方法相结合,提出了一种改进的决策规则生成算法.该算法以神经网络集成作为C4.5Rule学习的前端,利用其产生用于C4.5Rule学习的数据集,在此基础上进行决策规则的生成.在UCI机器学习数据库上的实验结果表明,该算法可以产生泛化能力较强的决策规则.     

数据挖掘中改进的C4.5决策树分类算法

针对传统C4.5决策树分类算法需要进行多次扫描,导致运行效率低的缺陷,提出一种新的改进C4.5决策树分类算法.通过优化信息增益推导算法中相关的对数运算,以减少决策树分类算法的运行时间;将传统算法中连续属性的简单分裂属性改进为最优划分点分裂处理,以提高算法效率.实验结果表明,改进的C4.5决策树分类算法相比传统的C4.5决策树分类算法极大提高了执行效率,减小了需求空间.     

基于属性相关的智能学习指导模型的设计与实现

决策树分类算法是智能指导系统实现"智能"的一种有效工具。通过对数据的分析和挖掘,能够实现对数据的精确分类。另外,对于决策树和产生式规则集的计算相对简单而且高效。提出了智能指导系统,并介绍了该系统的主要功能模块。在比较了ID3算法和C4.5算法后,结合个性化教学的需求,提出了新的基于规则属性相关的C4.5r算法。同时,给出了系统的计算评估模块。实验结果表明,新的C4.5r算法在运算时间、产生式规则集的规模及计算产生式规则的开销方面明显优于传统的C4.5算法。     

改进随机子空间与决策树相结合的不平衡数据分类方法

提出一种改进随机子空间与C4.5决策树算法相结合的分类算法.以C4.5算法构建决策树作为集成学习的基分类器,每次迭代初始,将SMOTE采样技术与随机子空间方法相结合,生成在特征空间和数据分布上差异明显的合成样例,为基分类器提供多样化的平衡训练数据集,采用绝大多数投票方法进行最终决策的融合输出.实验结果表明,该方法对少数类和多数类均具有较高的识别率.     

基于多次学习和关联度的关联分类改进算法

基于支持度置信度框架的关联分类算法在生成规则时难以提出大量高质量规则,而且在一些数据集尤其是不平衡数据集上,部分训练实例未被产生的关联规则所覆盖,导致算法的分类准确率不高.基于以上问题提出了改进的关联分类的算法(Improved Algorithm based on Multiple learning and Correlation degree,IAMC).首先,在提取规则时,IAMC对训练集进行多次关联分类学习,尽量多地提出高质量的规则.其次,在生成规则时采用综合考虑了置信度,补类支持度的新度量关联度,以提高生成的规则的质量.最后,在关联分类规则提取后,对利用已有规则无法判断类别的和未被已有规则覆盖的训练实例用决策树方法再次提取规则,并加入到规则集中.实验结果表明,IAMC算法能提出更多高质量的规则,在多个UCI数据集上具有较高的分类准确率.