基于经营决策为主题的数据挖掘的应用——决策树算法实例研究

应用ID3挖掘方法，将基于数据库的数据挖掘技术应用于企业的生产、销售实线中用决策树对产品进行定性分析，找到产品销售情况的决策信息；及用分类法对产品品种进行选择的具体过程。     

一种基于数据库查询的改进的决策树算法

ID3算法作为数据挖掘分类技术中的核心算法,有着构造简单、学习能力强、分类速度快等优点。但由于其沿用的是机器学习算法,处理的数据集规模小且与数据库集成性较差,影响了其实用性。在继承原有算法思路的基础上,对其核心部分进行了改进,通过使用嵌入式SQL,直接对目标数据库进行查询操作并处理,最终得到分类决策表并保存于数据库。实验证明,改进的ID3算法结合了SQL的高效性和C语言的灵活性,高效无缝地实现了大量数据的分类且大大提高了算法的执行效率。     

决策树算法的改进

决策树算法是数据挖掘中非常活跃的研究领域。通过对数据挖掘中决策树的基本思想进行阐述,讨论了决策树经典算法(ID3算法)的计算复杂度问题,并针对这一问题提出了利用统计理论知识和条件概率的思想来改进构造决策树的算法。实验表明,这种构造决策树算法的计算复杂度明显优于传统的算法,其效率也有很大的提高。     

基于属性约简的决策树算法研究

针对数据集中无关的、干扰的属性会降低决策树算法性能的问题,提出了一个新的决策树算法,此算法根据对测试属性进行约简选择,提出以测试属性和决策属性的相似性作为决策树的启发规则来构建决策树,同时使用了分类阈值设定方法简化决策树的生成过程。实验证明,该算法运行效率和预测精度都优于传统的ID3算法。     

决策树算法研究综述

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：     

基于经营决策为主题的数据挖掘的应用——决策树算法实例研究

应用ID3挖掘方法,将基于数据库的数据挖掘技术应用于企业的生产、销售实践中用决策树对产品进行定性分析,找到产品销售情况的决策信息;及用分类法对产品品种进行选择的具体过程。     

基于属性约简的决策树算法研究

针对数据集中无关的、干扰的属性会降低决策树算法性能的问题,提出了一个新的决策树算法,此算法根据对测试属性进行约简选择,提出以测试属性和决策属性的相似性作为决策树的启发规则来构建决策树,同时使用了分类阈值设定方法简化决策树的生成过程.实验证明,该算法运行效率和预测精度都优于传统的ID3算法.     

决策树算法研究综述

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。     

利用ID3算法建立决策树的研究

本文主要介绍了决策树的基本思想,详细介绍了ID3算法的原理,并利用ID3算法建立了决策树,生成相应的规则。     

基于决策树的数据挖掘算法优化研究

决策树模型是数据挖掘中最常用的一种方法,具有较好的分类预测能力,并能方便提取决策规则。基于相似性原理,以测试属性和决策属性的相似度作为启发规则构建决策树。提出了一种新的决策树生成算法。并在高校教师综合考评系统中采用了这种新算法,实验结果表明这种新的决策树生成算法预测精度较高,计算也比较简便。     

基于实例的推理在装配过程设计中的应用

通过研究确定装配顺序的方法,以装配零部件构成和确定的装配顺序为输入,采用装配功能树到装配过程机制树映射的方法实现装配过程设计。在此基础上提出从功能需求、行为模型和过程机制模型3个层次对装配实例进行描述的方法和装配过程实例相似性系数的计算方法。实例运行结果验证了该方法的有效性。     

Maintaining Retrieval Knowledge in a Case-Based Reasoning System

The knowledge stored in a case base is central to the problem solving of a case-based reasoning (CBR) system. Therefore, case-base maintenance is a key component of maintaining a CBR system. However, other knowledge sources, such as indexing and similarity knowledge for improved case retrieval, also play an important role in CBR problem solving. For many CBR applications, the refinement of this retrieval knowledge is a necessary component of CBR maintenance. This article focuses on optimization of the parameters and feature selections/weights for the indexing and nearest-neighbor algorithms used by CBR retrieval. Optimization is applied after case-base maintenance and refines the CBR retrieval to reflect changes that have occurred to cases in the case base. The optimization process is generic and automatic, using knowledge contained in the cases. In this article we demonstrate its effectiveness on a real tablet formulation application in two maintenance scenarios. One scenario, a growing case base, is provided by two snapshots of a formulation database. A change in the company's formulation policy results in a second, more fundamental requirement for CBR maintenance. We show that after case-base maintenance, the CBR system did indeed benefit from also refining the retrieval knowledge. We believe that existing CBR shells would benefit from including an option to automatically optimize the retrieval process.     

基于实例推理的模具设计技术研究

模具设计需要大量借鉴以往的设计方案。对设计经验的合理组织和重用可以缩短模具设计周期,提高模具设计效率。文章介绍了一种基于实例推理技术的模具设计方法:通过状态空间法表示了设计实例;阐述了基于相似度理论的最近邻居算法检索策略,能够对实例库中的实例进行检索。并以凸模零件为例对所讲述的方法及技术进行了说明,结果表明实例推理技术的应用可以提高模具的设计效率。     

基于实例的多推理机合作变型设计系统

产品变型设计的基本思想就是通过改进已有的系列产品或模块来适应新的设计需求.针对变型设计的基本特点,提出了以基于实例的推理为基础,综合运用规则推理和约束满足方法来完成产品的变型设计活动.结合所开发的“细纱机模块化变型设计系统”,从知识表达模式、推理流程等方面详细讨论了以基于实例的推理为核心方法的多推理机合作变型设计系统的实现.     

CBR的应急案例通用表示与存储模式

针对目前基于案例推理的应急辅助决策研究中只能对某一特定类型应急案例进行案例表示和案例推理的局限,设计一种基于应急概念树-突发事件本体模型-事件元模型的三层架构的通用应急案例表示与存储模式,为4大类突发事件应急案例的表示、存储与推理提供一个通用的平台。通过原型系统的开发证明该通用模式的实用性。     

基于知识库和实例推理的构件检索方法

提出了一种利用人工智能领域中基于实例的推理（CBR）创建基于知识库的软件构件库进行构件检索的框架方法。重点阐述了利用软件构件的功能和行为知识表达测量检索到的构件实例与问题需求的相似度、构件功能性和构件可重用性的方法。     

范例推理结构相似性研究

本文将范例的结构相似性问题提炼为结构图的相似问题,改变了将范例属性线性地映射到区间的方式,建立以关键节点为特征的分层模型,来进行范例结构图比较,并得到一个可以计算的合理的相似度数值,可以较为方便地解决结构相似性度量的问题,为复杂范例的多种类型的带偏序的属性的综合比较提供了基础。最后本文提供了一个例子,对相似性模型作了说明。     

基于遗传禁忌算法和CBR的财务危机智能预警支持系统

该文将案例推理技术用于智能化预警支持系统中,不仅能够对企业财务危机进行定量预警,而且根据专家知识经验对企业内外部环境进行定性预警。首先介绍了遗传禁忌算法,重点阐述了CBR的关键技术,最后给出了CBR-IEWSS系统的框架。     

基于粗糙集的CBR系统属性约简改进算法

提出一种基于粗糙集的改进的约简算法和决策表预处理方法,在对决策表进行预处理后,以核为基础,用改进的加权属性重要度方法选择非核属性,增加反向删除操作。该算法能够充分反映专家经验知识,保证得到一个Pawlak约简,大幅度提高案例的检索效率。运用Matlab编程实现了该算法,通过实例对算法进行分析、对比,证明了其正确性和有效性。     

范例推理中面向对象的范例表示研究

结合范例推理的具体特点,按照面向对象的形式定义,给出范例的面向对象表示方法.通过类的层次信息,方便地表示范例复杂的结构信息;它一方面克服了属性-值对表示法无法表示复杂结构范例的缺陷,另一方面将领域知识通过约束规则与范例的表示有机结合起来.在范例相似性计算上,区分类内相似性和类间相似性,使得相似性表示尽可能准确和科学,从而有效地拓展了范例推理系统中的知识表示能力.