基于数据挖掘的数据库技术在转子故障知识发现中的应用方法研究

针对故障知识获取这一瓶颈难题,对基于数据挖掘的数据库技术去实现故障知识规则自动发现的方法进行了研究;在SQLSERVER 2005平台上,利用该平台提供的数据挖掘决策树算法,采用了将决策树算法与数据库系统的性能进行高效耦合的数据处理模式,建立了一种利用故障数据集自动获取故障知识规则的数据处理流程;最后利用转子故障实验获得的故障特征数据集进行的验证表明,该流程具有通过对故障数据集进行实时处理,自动建立起一种描述故障知识的决策树模型,并且通过对决策树枝进行结构元素的描述,可自动生成故障知识规则集合的功能;结果表明,SQL SERVER 2005数据挖掘平台提供的决策树算法,为基于故障数据资源的驱动挖掘出故障知识提供了一种新途径。     

C4.5算法在列车轨道故障检测上的应用研究

列车轨道故障检测的实现需要对大量的数据进行分析来判定检测结果,决策树是进行数据挖掘与分类分析的常用工具。文中主要讨论如何应用C4.5算法构造列车轨道故障检测的决策树以及根据生成的决策树实现轨道故障的判决。     

C4.5算法在列车轨道故障检测上的应用研究

列车轨道故障检测的实现需要对大量的数据进行分析来判定检测结果，决策树是进行数据挖掘与分类分析的常用工具。文中主要讨论如何应用C4．5算法构造列车轨道故障检测的决策树以及根据生成的决策树实现轨道故障的判决。     

决策树算法在专业方向指导中的应用

数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。决策树方法是一种典型的分类算法．首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树模型,然后使用决策树模型对新数据进行分析。该文以大学生专业方向指导辅助系统的开发过程为实例从理论上论述了数据挖掘的概念、数据挖掘研究内容和本质以及进行数据挖掘的主要方法。讲述了使用MATLAB7．0开发实现决策树算法子系统的方法和实现,并且对生成的决策树模型进行分析。     

基于机器学习的列车设备故障预测模型研究

决策树作为机器学习和数据挖掘领域中广泛应用的预测模型,其输出结果易于理解和解释。针对高速铁路车载智能设备数量庞大的流数据且设备故障复杂和诊断效率低等问题,采用CVFDT决策树算法,通过对规范化的列控设备流数据进行机器学习,构建车载设备智能故障预测模型（低概率发生、高概率发生和已发生故障）,实现对设备潜在故障“事前排除”,提高故障分类精度、定位和诊断准确性,保障高速铁路运营安全和运输效率。     

基于C4.5算法的高校财务预警系统的研究

C4.5算法是基于信息熵理论进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法,它主要包括数据预处理、决策树生成、决策树修剪、决策树规则提取等步骤。将C4.5算法应用于高校财务预警系统的数据分析中,通过对调查数据挖掘分析表明,数据挖掘在高校财务预警调查数据分析中具有广泛的应用前景。     

多决策树融合模型MDTF的研究

基于数据挖掘的入侵检测系统中存在着检测性能低和数据挖掘效率不高等问题.为了解决这些问题,提出了多决策树融合模型MDTF,也就是把海量数据集分成若干子数据集,在子数据集上进行挖掘形成不同的子决策树,然后用加权平均法将多棵子决策树对网络数据的检测结果进行融合形成最优判断.实验采用KDD99数据,实验结果表明,该方法可以得到较好的入侵检测性能,分布并行处理可以提高数据挖掘效率.     

决策树算法在纳税信用等级评定中的应用研究

纳税信用等级评定的实现是需要对大量税收数据进行分析和判定的结果,决策树是进行数据挖掘和分类的常用工具,其中以C4.5算法最为流行。如何应用数据挖掘技术改变纳税信用等级手工评定的现状是当前税务系统税收信息化工作难点之一。文章主要讨论如何应用C4.5算法构造纳税信用等级评定决策树,通过对纳税人涉税数据的采集、预处理、属性选择、决策树生成和剪枝等一系列过程最终生成纳税信用等级评定决策树,并根据生成的决策树实现对纳税人纳税信用等级的判决。     

数据挖掘技术在银行CRM系统中的应用

数据挖掘技术是对海量数据信息进行分析和处理的技术,能为制定客户决策提供有价值的信息,银行客户关系管理系统运用数据挖掘技术施以有效的客户关系管理,能够提高客户服务水平,增强市场竞争能力。决策树是归纳学习和数据挖掘的重要方法。本文对决策树C4.5算法进行介绍,阐述数据挖掘技术在银行客户关系管理系统中的应用。     

决策树方法在网球训练中的应用

数据挖掘在体育领域的应用还比较少。如何利用好体育运动的训练数据,从中挖掘出有用信息,是数据挖掘技术在体育领域中的一项重要任务。决策树方法是一种常用的数据挖掘技术,该文把决策树方法应用于网球训练,对有关数据进行挖掘,形成一棵网球训练的决策树,从而协助体育工作人员更合理地制定网球训练方案,提高网球训练的效率。     

决策树算法的研究与应用

主要研究了数据挖掘中决策树算法的基本思想和算法。针对目前钻井过程故障诊断的需求,结合决策树算法的特点,提出了一种基于决策树的钻井过程故障诊断专家系统模型。分析了钻井系统事故状态下的相关特征参数,并对基于决策树的钻井过程状态和知识获取进行了详细的论述。通过实例运用ID3算法实现了决策树的建立,为钻井过程故障诊断奠定了坚实的基础。最后提出了对算法的改进,综合对实际数据的处理结果表明,基于数据挖掘的决策树算法可以很好地识别钻井过程中的不同状态,能够实现故障诊断。     

改进退火遗传算法在SQL数据挖掘参数优化中的应用

针对SQL数据挖掘在复杂动力学系统故障诊断中的模式分类问题,以决策树参数优化为例,开展SQL数据挖掘分类算法参数优化研究。目前数据挖掘中的各类算法参数往往根据经验值设定,预测精度不高;只用遗传算法进行参数优化,分类预测结果容易发生振荡和早熟现象。采用改进的退火遗传算法对SQL数据挖掘中的决策树算法参数进行优化,解决了人工经验设置参数效率低下、精度不高的问题,同时实现了全局搜索,快速收敛到全局最优解。     

ID3算法在入侵检测系统中的研究与改进

ID3算法是数据挖掘中经典的分类算法。它往往选择取值较多的属性进行分裂训练集,而选取的这个属性并非是最优的。针对这一缺点,提出了一种改进的ID3算法。通过改进信息增益公式,选取最优的划分属性,对采集的数据进行分类处理,建立决策树,这样的决策树包括较少的分支,并且树的高度较低。改进后的算法结合模式匹配算法来检测是否有入侵行为发生。通过实验验证了该算法减少了误报率和漏报率,并且比修改前在速度上有所提高,空间消耗有所减少。     

决策树算法及其在乳腺疾病图像数据挖掘中的应用

介绍了ID3决策树算法建立决策树的基本原理，着重介绍了决策树的修剪问题和两种典型的修剪算法－减少分类错误修剪算法和最小代价－复杂度修剪算法，并利用介绍的决策树算法和修剪算法对乳腺疾病图像进行数据挖掘，得到了一些有实际参考价值的规则，获得了很高的分类准确率，证明了决策树算法在医学图像数据挖掘领域有着广泛的应用前景。     

A Fourier spectrum-based approach to represent decision trees for mining data streams in mobile environments

We present a novel Fourier analysis-based approach to combine, transmit, and visualize decision trees in a mobile environment. Fourier representation of a decision tree has several interesting properties that are particularly useful for mining data streams from small mobile computing devices connected through limited-bandwidth wireless networks. We present algorithms to compute the Fourier spectrum of a decision tree and outlines a technique to construct a decision tree from its Fourier spectrum. It offers a framework to aggregate decision trees in their Fourier representations. It also describes the MobiMine, a mobile data stream mining system, that uses the developed techniques for mining stock-market data from handheld devices.     

基于Rough集的近似最优决策树生成算法

数据挖掘是一种重要的数据分析方法,决策树是数据挖掘中的一种主要技术,如何构造出最优决策树是许多研究者关心的问题。本文通过Rough集方法对决策表进行属性约简和属性值约简,去除决策表中与决策无关的冗余信息。在简化的决策表基础上构造近似最优决策树,本文给出了近似最优决策树的生成算法,并通过实例说明。     

基于Rough集的近似最优决策树生成算法

数据挖掘是一种重要的数据分析方法，决策树是数据挖掘中的一种主要技术，如何构造出最优决策树是许多研究者关心的问题。本文通过Rough集方法对决策表进行属性约简和属性值约简，去除决策表中与决策无关的冗余信息。在简化的决策表基础上构造近似最优决策树，本文给出了近似最优决策树的生成算法，并通过实例说明。     

决策树挖掘在CRM中的应用

先给出了决策树挖掘算法和算法的改进思路,进而结合CRM的实例,详细分析了决策树构建过程和采用的处理措施,提出了将决策树挖掘用于CRM的思路,选择决策树构建评价指标的方法。通过实验进行验证,结果表明该方法是可行和有效的,为商家提供了一种新的分析思路。     

基于隐私保护的分类挖掘

基于隐私保护的分类挖掘是近年来数据挖掘领域的热点之一，如何对原始真实数据进行变换，然后在变换后的数据集上构造判定树是研究的重点．基于转移概率矩阵提出了一个新颖的基于隐私保护的分类挖掘算法，可以适用于非字符型数据（布尔类型、分类类型和数字类型）和非均匀分布的原始数据，可以变换标签属性．实验表明该算法在变换后的数据集上构造的分类树具有较高的精度．