基于ID3决策树算法在环境监测的应用

大数据时代的来临,面对着庞大的数据流,如何从其中找寻数据,管理数据,分析数据成为重点。而决策树是进行数据挖掘的重要方法,如何选用不同的决策树算法就显得尤为重要。ID3、C4.5等是建立决策树常用办法。文章详细描述了ID3算法,并在环境监测数据中举例分析。     

基于优化决策树的时延敏感流智能感知调度

目前流量调度策略无法做到智能按需化,尤其对于网络突发故障造成的拥塞以及高价值业务的护航场景,无法按需保障时延敏感的业务体验。通过分析研究不同网络业务流量时延敏感性属性需求,探索挖掘不同网络业务流量的行为特征与其时延敏感性需求之间的内在关联关系。然后利用AI技术对这种内在的关联关系进行学习,构建其映射关系,实现了时延敏感流智能感知调度。同时,考虑AI模型的可解释性及可部署性实际问题,采用强化学习剪枝优化可解释性决策树模型,提高模型的鲁棒性同时使模型更轻量化,易于设备部署实现。通过真实网络流量实验,强化学习优化后的决策树模型在单次推理情形下感知正确率提高1.75%,推理速度提升约30%;同时,实验也证明了使用局部微观统计特征多次推理有助于提高模型感知正确率。在所有实验中,强化学习优化的决策树模型规模缩小了60.0%～87.2%,并且Saras比Q-learning具有更好的优化表现。     

ID3算法的改进

对决策树中的ID3算法的基本原理进行了详细研究,针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点作了改进,最后通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明,改进后的算法行之有效。     

基于ID3决策树的木马动态检测技术研究

木马是目前计算机网络面临的主要安全威胁之一.针对现有木马检测方法的不足,提出了行为分析与ID3决策树相结合的木马动态检测技术,对其原理、算法、实现和性能进行了详细介绍.利用ID3算法对样本进行学习建立的木马判定决策树,根据程序运行时的行为判定其是否为木马.在Windows系统下的实现和测试显示该技术具有较高的准确率.     

基于ID3算法的快速分类方法研究

ID3是决策树学习的核心算法．本文提出了基于ID3算法对多类样本分类的一种快速分类的算法．提高了计算机的分类速度。     

基于决策树的一种改进算法

首先介绍了ID3算法的基本思想,然后讨论了决策树算法中的难点问题,针对ID3算法中所存在的不足,提出了一种利用优值法的思想来改进信息增益的算法,并且与ID3算法进行了实验对比。实验表明,这种方法从树的规模和分类精度都优于许多决策树算法,使决策效率明显提高。     

基于决策树的雷达属性分类方法

分析了雷达信号属性的特点，阐明了决策树的构成，提出了基于决策树的雷达多属性分类方法。采取决策树的分类方法，不仅可以很好地对雷达属性进行分类，而且可以直接给出判断规则，将专家系统的经验思维直观地表达出来。采用决策树，还可以看到雷达各参数对预测量性的影响，从而提高了自学习能力。通过仿真实例，证明了该方法具有较高的识别率。     

基于决策树的消费行为分析

消费行为因素分析对产品生产和销售具有重要指导作用。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,先对消费数据集进行数据预处理,为了利用消费者的消费数据进行消费行为分析,对消费数据形式化表示,形成消费客户交易数据集和交易统计信息表达。然后在消费客户交易数据集上定义了信息增益率,反映消费因素的分类能力。利用C4.5算法对消费者行为进行分析并构造出决策树,挖掘消费数据之间隐藏的潜在关系,对企业的生产经营具有重大的指导意义;运用预剪枝和后剪枝对完全决策树进行剪枝,对比剪枝后效果。     

基于决策树技术的个性化服务Agent

文章采用了机器学习技术，从提交更精确地反映用户兴趣的检索串入手，研究如何提高搜索引擎在准率。文中采用决策树方法进行学习，对决策树方法应用于网页检索中出现的几个问题：缺少属性值的训练实例处理问题：如何使不同权值的属性：具有不同的表现力问题；树的重建问题；过度拟合问题；扩充检索串返回的网页时。属性值的取舍问题等进行了分析和研究，给出了具体的解决方法。性能提高后的决策树，用验证集检验，正确率由70％提高到75．4％．较好地学习到了用户的兴趣。     

基于决策树的数据挖掘技术在电信用户流失预测的应用与研究

中国通信业进入21世纪后,已经从20世纪末期的高速增长期进入了一个增长速度相对较缓的稳步增长期。一方面,随着有实力的国内外运营商通过各种方式不断渗透或加入到通信市场,行业内部竞争日趋白炽化;另一方面,消费者面对的移动通信服务选择愈来愈     

一种基于SPRINT的判定树分类算法

分类算法的研究一直是数据挖掘领域的一个热点。本文在介绍了目前判定树分类算法状况的基础上,着重分析了目前较为流行的SPRINT算法,并对该算法的数据结构进行了改进,提出一种新的算法NS,使得分类的速度及可扩充性得以提高。这一改进算法在一个银行决策支持系统(DSS)中得到实现,取得了很好的效果。     

电力客户需求高适配性关联抽取算法

为了准确、高效地分析电力客户需求,从而降低电力企业成本,提高电力服务的产品附加值,基于层次分析法,计算条件属性重要度,构建优先关系矩阵,结合模糊关系判断尺度,确定电力客户需求权重。度量决策树节点纯度,分别对离散型节点变量与连续型节点变量进行指标分析,判断电力客户需求权重的准确性。建立电力客户需求关联抽取模型,获取电力客户需求用户画像,将信息区分值作为区分变量能力强弱的指标,计算不同变量之间的相关系数,设计关联抽取算法,得到电力客户关联结果。该方法在高、中、低3种频率中,虽其平均绝对百分比误差(MAPE)值不断升高,且随着关联层次的增加而逐渐递增,但整体依旧较低,判断电力客户需求权重的准确性较高。     

基于决策树算法的无线参数优化方法

本文针对大规模无线参数历史数据,以自学习的数据挖掘方法建立决策树智能分析模型,并对现网数据实现联机分析处理,是一种智能的主动发现无线参数配置问题的算法模型。     

基于粗糙集和决策树法的认知无线电知识挖掘

对粗糙集、决策树C4.5算法进行了研究,提出用粗糙集和决策树相结合的方法设计CR知识挖掘模型,并通过案例研究其可行性;利用基于MATLAB 802.11a物理层仿真平台收集的数据作为CR感知样值,通过样本值训练决策树序列,构建决策树提取知识,并用混淆矩阵法对设计模型的准确性及性能进行评价。实验结果表明,该方法设计模型的分类准确率高,增强了知识的可解释性,能够初步达到认知无线电知识挖掘和对以往经验学习的目的。     

基于统计的高效决策树分组分类算法

基于决策树的分组分类算法因易于实现和高效性,在快速分组分类中广泛使用。决策树算法的基本目标是构造一棵存储高效且查找时间复杂度低的决策树。设计了一种基于规则集统计特性和评价指标的决策树算法——HyperEC 算法。HyperEC算法避免了在构建决策树过程中决策树高度过高和存储空间膨胀的问题。HyperEC算法对IP地址长度不敏感,同样适用于IPv6的多维分组分类。实验证明,HyperEC算法当规则数量较少时,与HyperCuts基本相同,但随着规则数量的增加,该算法在决策树高度、存储空间占用和查找性能方面都明显优于经典的决策树算法。     

基于决策树算法的研究生遴选质量评价

本文针对如何提高研究生遴选质量、选拔出更多优秀生源的问题,提出一种基于决策树算法的研究生遴选质量评价方法。首先通过分析研究生生源学校以及初试和复试等招生信息,同时结合对研究生的课程学习成绩、参与科研项目情况、硕士毕业论文质量的跟踪,建立了适合于计算机专业研究生质量的评价指标。然后采用经典的ID3决策树算法对相关数据进行分析挖掘,以评价现有研究生招生体系中各项指标对研究生培养质量的影响,并通过统计学方法对结论进行逆向分析验证。结果表明在研究生入学考核的各项指标中,面试成绩和上机考试成绩在区分考生能力、优秀研究生遴选中具有关键作用。     

基于C4.5决策树算法的全国积雪模型生成

C4.5算法是进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法.本文介绍了决策树及其常用算法,并根据1971-2000年全国气象站点记录的数据信息,采用C4.5决策树算法建立全国积雪模型.通过积雪模型预测区域积雪分布情况的实验表明正确率达到83.96％,可以用于辅助遥感图像雪区检测进行判断决策.     

基于改进遗传算法的油田配电网无功优化

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,可用来求解包含离散化变量的复杂优化问题。将遗传算法应用于油田配电网无功优化,并对常规遗传算法的编码方式、遗传算子以及终止判据等方面进行改进,提高了计算效率和全局寻优能力。通过对油田配电网的分析和计算,结果表明该改进遗传算法应用于油田无功优化是合理可行的,其优化效果优于传统遗传算法。     

数据挖掘中决策树算法的优化应用研究

决策树算法是数据挖掘中一种非常重要的分类方法.决策树具有属性结构和较好的分类预测能力,提供了基本的提取决策规则.本文阐述了决策树算法的基本思想,并分析了决策树算法运用中会遇到的一些问题,并针对性的提出一些建议.     

基于加权随机森林算法的空巢电力用户识别方法

针对当前政府和社会对空巢老人的识别缺乏有效技术手段的问题,提出了一种基于加权随机森林算法的空巢电力用户识别方法。首先通过调查问卷获取部分准确空巢用户标签,并从用电水平、用电波动、用电趋势 3 个方面构建用户用电特征库,由于空巢与非空巢存在用户数据不平衡问题,采用加权随机森林算法改善机器学习对数据敏感的现象,将该算法模型在电力公司采集系统部署上线,并对2 000户未知类型用户进行空巢识别,其空巢识别准确率达到 74.2%。结果表明,从用电角度研究对空巢老人的识别,可以帮助电网公司了解空巢老人的个性化、差异化需求,从而为用户提供更精细的服务,也可以协助政府和社会开展帮扶工作。