Huffman树在判定问题中的应用研究

时间效率是衡量算法优劣的一个重要因素。判定类问题作为软件开发中的常见问题,有很多解决方法。研究表明,运用Huffman算法可以建立最佳判定树,提高程序的执行效率。Huffman树在多重判定这一领域具有较高的使用价值。     

基于决策树的英语四级成绩分析

阐述了数据挖掘流程的基本概念,介绍了决策树算法的原理,根据决策树算法分析了影响高校英语四级成绩的诸多因素,对这些因素按照数据挖掘思想生成了规则集,为提高教学质量奠定了基础.     

基于粗糙集的决策树在电子商务中的应用

将数据挖掘中的决策树与粗糙集理论进行有机结合,提出一种基于粗糙集属性依赖度的决策树算法,将该算法应用到电子商务的客户管理中,进行电子商务客户价值研究,提取分类规则,为企业管理客户提供决策支持.     

基于物流数据仓库和决策树算法的客户信用度分析

根据物流企业与客户之间的互动关系,通过物流数据仓库决策树分析,得到各类影响因素的层次,为物流企业与客户今后的交易往来提供辅助决策信息,进行客户信用等级的评价,以此制定相应的赊销政策,控制客户信用风险。     

基于数据挖掘的决策树算法分析

决策树是数据挖掘技术中的重要方法,主要用于分类和预测.本文介绍了决策树算法中应用最广泛的ID3算法和C4.5算法,阐述了两种算法的主要思想,说明了构造决策树的基本步骤,对两种算法进行了分析和比较.     

基于决策树的现代汉语中任职关系抽取研究

在命名实体识别的研究基础之上,论文把抽取人名实体与机构实体间的任职关系看成分类问题．即根据现代汉语句子中任职动词的类别属性将任职关系信息抽取模式分类．应用决策树的方法确定句子的抽取模式,实现人在机构中的任职关系信息抽取．并对建立的基于该决策树的任职关系抽取系统进行开放测试,平均召回率和精确率分别为91．47％和89．15％,实验结果表明,基于决策树的现代汉语中任职关系抽取是一种值得继续探讨的方法．     

基于决策树的多谐波源用户责任奖惩策略研究

提出了一种基于决策树算法的谐波责任监管新方法,对于提高多谐波源监管的合理性及限制和治理谐波污染具有重大的意义。首先根据逆流分层拓扑搜索法实现主环网与辐射子网的分层,完成公共节点的选取。其次,根据公共节点的有功功率方向法,判断出主要谐波责任方。然后在决策树形成的过程中采用人工和ID3算法相结合的方法完成监测数据的分类,从而制定相关影响因素的奖罚管理方法。最后,仿真分析验证了该方法的有效性。     

一种仿真决策逻辑树模型的研究与实现

分布式虚拟仿真是近年来研究的热点,分布式虚拟仿真系统中服务器端仿真决策逻辑直接决定了分布式虚拟仿真的实时性和准确性,但是仿真决策逻辑涉及多个对象的关联,编写难度大而且容易出错．在设计和实现一个分布式仿真训练系统的基础上重点讨论了服务器端仿真决策逻辑的实现,设计了用于复杂分布式仿真系统决策逻辑编写的决策逻辑树模型,减少了编写仿真决策逻辑对计算机程序编写的依赖,提高了逻辑决策编写的准确性．     

数据流上挖掘决策树的关键技术研究

分类是一个重要的数据挖掘问题,在数据流上挖掘决策树分类器的关键技术是如何计算最佳分裂标准,现有的算法有的不能很好地处理数值型的属性,有的计算代价太高。本文首先采用数据结构CML(C lassMatrix List)收集计算最佳分裂标准仅需的信息;其次,将数值型的属性值分成适当的区间,根据它们gini index值的特殊性质,只需确定具有最大gini index梯度的区间,因而可以快速地计算最佳分裂点,实现在流数据上快速建立决策树。     

基于超限快速决策树的链路质量评估

为了准确、快速评估无线传感器网络的链路质量,提出了基于改进超限快速决策树的链路质量评估方法.通过分析不同时间段内物理层参数与包接收率之间的关系,选取接收信号强度指示均值、链路质量指示均值以及信噪比均值作为链路质量参数;采用依据包接收率划分的链路质量等级作为评价指标;基于超限快速决策树评估链路质量,采用基尼指数作为决策节点的启发式度量,并依据决策节点的高度改进决策节点寻找最优属性样本数的计算方法.室内、走廊、停车场3种场景下的实验表明,与模糊逻辑、快速决策树、超限快速决策树等方法相比,提出的方法具有较好的评估准确率和更低的时间复杂度.