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决策树分类算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
沈晨鸣 《盐城工学院学报(自然科学版)》2005,18(4):22-24
决策树分类算法是数据挖掘研究中的一个以样本数据集为基础的归纳学习方法,它着眼于从一组无次序、无规则的样本数据集中推理出决策树表示形式的分类规则,提取描述样本数据集的数据模型。讨论了决策树分类算法的基本原理,给出了算法的特性并通过一个实例给出了具体的使用方法。 相似文献
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沈晨鸣 《南京工程学院学报(自然科学版)》2007,5(1):30-34
粗糙集理论是一种研究不完整、不确定知识处理的数学工具,属性约简是粗糙集理论的核心内容之一.阐述了粗糙集理论的基本思想,给出了一种启发式的最小约简算法,通过一个实例,分析说明算法的可行性和有效性. 相似文献
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沈晨鸣 《南京工程学院学报(自然科学版)》2006,4(4):40-45
引入多知识库的概念,运用基于粗糙集理论的数据挖掘技术给出多知识库决策融合的分类识别方法,并以拉深模具为例,将其应用于模具质量评价和诊断,提高模具质量控制决策的可靠性和准确性. 相似文献
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沈晨鸣 《南京工程学院学报(自然科学版)》2003,1(3):46-50
MIS建设中对用户的管理是MIS安全性的一个方面 ,文章通过数据库访问层和功能层两类权限介绍了基于角色的安全机制原理 ,提出了该原理在MIS中的应用方法 ,通过一个应用实例 ,给出了具体的实现过程 相似文献
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