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一种基于决策树的快速关联规则挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文对关联规则的挖掘问题进行了深入研究.在总结现有算法优缺点的基础上,提出了一种新的基于决策树的快速关联规则挖掘算法(RABDT),结合决策树的构造过程,给出了算法的原理和实现步骤,并通过实验对比验证了算法的有效性. 相似文献
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决策树算法研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
郭玉滨 《数字社区&智能家居》2006,(1):155-155,160
简要回顾了数据挖掘的应用背景和常用的数据挖掘方法,重点研究了数据挖掘方法中的决策树算法,并对其主要成就进行评述.提出今后开展研究的建议: 相似文献
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决策树算法的一种改进算法 总被引:2,自引:0,他引:2
决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法,主要用于分类和预测.ID3算法是决策树中应用最广泛的算法,通过对数据挖掘中决策树的基本思想进行阐述,讨论了ID3算法倾向于取值较多属性的缺点,引入无关度对ID3算法作了改进.实验数据结果分析表明,改进后的算法能得到更合理、更有效的规则. 相似文献
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仲超 《计算机光盘软件与应用》2011,(11)
决策树(Decision Tree)曾在很长的时间里是非常流行的人工智能技术,随着数据挖掘技术的发展,决策树作为一个构建决策系统的强有力的技术在数据挖掘和数据分析过程中起到了非常重要的作用.决策树在数据挖掘中主要用于分类、预测以及数据的预处理等. 相似文献
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决策树,英文名为Deciyion Tree,是一种很久以前就开始风靡全球的人工智能技术。随着数据挖掘技术的不断进步,决策树已经成为构建决策系统不可缺少的技术,它不仅在数据挖掘方面起着关键性的作用,在数据分析方面也是一个领军者。决策树在数据挖掘中被用于预测、解决、分类等。 相似文献
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针对数据分类挖掘问题,利用并行思想,提出一种基于并行反向熵决策树算法的人工神经网络.通过概率度量水平生成并行决策树对数据进行粗处理,以加快人工神经网络的分析速度.随后采用一组仿真数据对该方法进行测试和评估.实验结果表明,该并行分类方法比单个决策树具有更高的分类精度,并在保持分类结果良好可解释性的基础上优化了分类规则. 相似文献
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一种基于神经网络的多级混沌加密算法 总被引:2,自引:0,他引:2
混沌信号具有良好的伪随机性,可用于构成加密系统。提出了一种基于多级混沌模型进行加密的算法,并在此基础上利用混沌对误差的极端敏感性,通过神经网络对误差反向传播,改进算法,使其具有更高的保密性。实验表明该算法安全性好,易于实现。 相似文献
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为了识别二值图案,常常对它先进行细化处理,本文提出了基于神经网络的细化处理算法。首先,讨论了图案细化所用的BP网络结构,确定其结构为8-10-4;然后,利用BP神经网络的分类识别特性来识别图案的边缘点,从而达到最否删除它的目的;最后,描述了字符的BP网络细化算法,并给出了图案细化的结果,得到的结果扭曲程度很小,并且比较光滑。 相似文献
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神经网络结构分析与BP算法修正 总被引:7,自引:5,他引:7
对神经网络拓扑结构进行了分析,采用通过减少网络节点漳的连接权值进而减少网络节点来实现网络结构优化的策略,由此提出了BP算法的修正公式和确定网络优化结构的方法,并对线性稳态系统物和线性动态系统两个实例进行了应用验证,取得了较好的结果,理论分析和应用实践证明提出的网络结构优化方法的可行性。 相似文献
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张鸿宾 《计算机应用与软件》1994,11(5):15-19,53
使用BP算法训练多层网络的速度很慢而且事先难于确定隐节点和隐层的适当数目。本文提出一个有效的算法,先构造决策树,然后将构造的决策树转换为神经网。文中使用一个全局准则函数控制决策树的增长,它较好地匹配了树的复杂性和训练样本量及错分率界。实验结果,本文的算法比用BP算法训练多层网络要快,而其分类精度不低于用BP算法训练的多层神经网。 相似文献
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本文提出一和中运用人工神经网络结合正交换变换的方法,即通过正交变换滤除噪声,通过交叉验证确定网络最佳构型,以充分发挥正交变换和神经网络各自的长处,即免了同过拟合,实现更准确的预后。 相似文献
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一种基于田口-遗传算法确定的神经网络及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为了解决神经网络结构和参数难以确定的问题,提出用工程领域内的田口设计方法和人工智能领域的遗传算法相结合的方法,用于同时确定神经网络结构和参数.将该算法应用到了小麦期货的收盘价短期预测上,结果表明,算法有较好收敛能力,预测是可行和有效的,有着良好的应用前景. 相似文献
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针对小波神经网络的结构设计和权值选取,提出一种基于QR分解的递推正交最小二乘算法以节省计算资源和计算时间,仿真结果表明基于QR-ROLS(QR Decomposition-Recursive Orthogonal Least Squares)算法的小波神经网络比依据时频特性设计的小波神经网络结构更优,运行效率更高. 相似文献