C4.5分类算法在硕士研究生智育测评中的应用

将C4.5决策树分类算法用于硕士研究生智育测评并提取规则.对考试成绩进行处理,选取决策属性,构造决策树,由提取的规则,获取课程间的依赖关系,以及各门课程和培养目标间的联系,挖掘结果显示,该算法能将学习成绩进行正确分类,指导教育管理者制定正确的培养计划,对辅助决策有很大帮助.     

决策树在网上销售中的挖掘研究

采用数据挖掘中的经典决策树算法ID3,对某网站数据进行预处理,构建了基于信息增益的决策树,产生一些有用的购买行为规则,证明了决策树技术在网上销售领域有着广泛的应用前景。     

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.     

基于听觉感知特征的环境声分类

大多数环境声是不和谐的,比语声和乐声更加不平稳。针对传统时频分析的不足,提出一种基于听觉感知的环境声特征提取方法。针对研究的小样本问题,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类算法,对环境声进行分类。仿真结果表明所用特征及方法是有效的。     

基于历史故障库的汽车电子系统故障诊断方法

本文以电子节气门控制系统为例,提出了一种基于历史故障库的故障诊断模型,首先通过异动数据流的采集与数据预处理生成故障征兆向量,将征兆向量输入到历史故障库中进行故障模式匹配,未能匹配的征兆向量作为训练样本通过决策树C4.5的算法,得到故障征兆和故障原因对应规则,然后存入历史故障库中为未来的诊断提供依据。测试表明文章所建立的诊断模型具有一定的可靠性和准确性。     

基于改进信息增益特征选择法的SVM中文情感分类算法

为文本情感分类提出一种改进的机器学习算法。在分析当前主要文本特征选择方法后,把词频和词语情感表现程度融入到信息增益特征选择方法中,从全局和局部2个方面进行特征权重衡量,使用特征空间向量模型对文本进行统一表示,然后利用SVM算法进行训练学习。通过实验发现该算法的查准率和查全率比传统的机器学习算法有所提高,并且得到的分类器具有较好的泛化能力。     

基于支持向量机的增量学习算法

通过对支持向量机KKT条件和样本间关系的研究,分析了新增样本加入训练集后支持向量的变化情况,提出一种改进的Upper Limiton Increment增量学习算法.该算法按照KKT条件将对应的样本分为3类:位于分类器间隔外,记为RIG;位于分类间隔上,记为MAR;位于分类间隔内,记为ERR.并在每次训练后保存ERR集,将其与下一个增量样本合并进行下一次训练.实验证明了该算法的可行性和有效性.     

基于HHT和SVM的纤维拉伸断裂声发射信号的特征提取及分类研究

为了研究纤维拉伸断裂声发射信号的特征提取及分类方法,采用声发射技术采集了芳纶1313和阻燃黏胶2种纤维的拉伸断裂的声发射信号。通过小波变换,对采集的2种纤维的声发射信号进行消噪预处理以去除部分噪声,应用希尔伯特-黄变换对2种纤维去噪后的信号进行特征频率的提取,运用最小二乘支持向量机(LSSVM)对2种纤维的特征频率进行分类识别。结果表明:小波去噪方法可以去除信号的部分噪声;希尔伯特时频谱可以一定程度上反映2种纤维材料在时间维度上的断裂情况,边际谱上可以提取2种纤维材料声发射信号的特征频率;LSSVM能够对2种纤维材料拉伸断裂的特征频率分类识别,芳纶1313的识别率为40%,阻燃黏胶的识别率为80%,总的识别率为60%。     

基于LSOE和AK-SVM的超声心动视频分类

在计算机辅助心血管诊断中,其中最重要的步骤就是对超声心动视频的分类。因此提出了基于LSOE和AK-SVM的超声心动视频分类算法。首先为了克服超声心动视频本身存在的低对比度和快速不规则运动问题,提出基于局部时空方向能量(LSOE)对超声心动视频的特征进行提取并将其转换为可描述的中间文件,接着为得到最好的分类效果提出了加性核SVM对其进行学习和分类并得出其分类的准确率。在文献[1]超声心动视频数据集上取得了目前最好的分类效果,超声心动影像的平均分类准确率为75.37%。     

2011年～2015年江汉平原耕地时空变化分析

及时准确了解和掌握耕地变化信息对区域的粮食安全和农业经济发展具有重要意义.“十二五”以来江汉平原地区开展了多项土地整治专项行动,使得区域耕地格局发生了巨大变化.为了解和掌握本区域耕地的时空变化特征,运用QUEST(Quick, Unbiased, and Efficient Statistical Tree)决策树算法,选取“环境一号”和Landsat 8数据,以江汉平原西南部的公安县,江陵县和石首市为例,进行了分类制图,得到了耕地的变化信息和统计结果.结论如下：1) 近5a来,江汉平原西南部的耕地总面积减少了2.2%,其中水田的比重由38%上升至52%,而旱地的比重由62%下降至48%;耕地总的变化不显著,但水田和旱地的变化动态度较高;5年来有10.13%的旱地转换为水田,旱地成为水田主要的变化对象.2) 2011年～2015年,耕地在空间上集中连片的趋势加强,景观的破碎度由0.060下降至0.049,而水田和旱地的空间分布呈现出破碎化的特征,两者的破碎化程度均存在提高的趋势.