决策树算法ID3的应用研究

如何利用机器学习方法解决仿真机器人足球中环境的复杂性一直是该领域的一大难题。通过对机器学习方法中决策树学习算法的研究与探讨,本文介绍了基于决策树算法的几种分类技术,重点介绍了具有很大影响的ID3算法,并提出将基于ID3的决策算法应用到Robo Cup仿真球队中。基于ID3算法,以传球决策为实例,Agent实时的判断是否执行传球,如果不传球下一步的行为如何等等。实验表明,将ID3算法算法应用于传球训练中,能够使Agent在传球的准确性方面有很大提高。     

基于物品的协同过滤算法在ACM在线评测推荐系统中的改进及应用

针对ACM在线评测平台中练习题目数量较多,新用户选题盲目的问题,文章主要研究了基于物品(item-based)的协同过滤算法,根据在线评测推荐系统的特性采用了余弦相似性来计算题目之间的相似程度,并且在此基础上加入时间权重和难度权重。实验结果表明,改进后的算法比原有推荐算法的推荐质量和准确度有显著提高。最后将改进后的推荐算法部署到在线评测平台上,帮助用户选到合适的题目练习,提高用户编写程序解决问题的能力。     

决策树技术在高校招生决策中的研究与应用

通过介绍数据挖掘的概念和决策树分类方法,论述决策树技术中ID3算法的基本思想和改进方法,并用该算法对高校招生录取数据进行分析,建立基于改进决策树方法的高校招生决策应用研究模型,并运用模式匹配算法及朴素贝叶斯方法进行验证,分析出影响考生报到的潜在因素,为提高报到率提供参考依据。     

数据挖掘在工程机械产品设计评价中的应用

针对工程机械设计中数据量大且复杂的问题,通过数据挖掘系统收集分析,利用基于信息增益的ID3算法,对设计经验数据进行分析,生成决策树,评价工程机械设计方案。通过平地机的设计评价实例验证了该方法的有效性。     

一种基于Agent的自适应负载均衡算法

为了规避传统负载均衡算法中普遍存在自适应能力较差和智能性较低的不足,构建高性能的网络性能监测集群系统,论文提出了一种基于Agent的自适应负载均衡算法。该算法使用任务识别与分类思想,对到达的用户请求进行解析并判断到达的用户请求类型;Agent的环境感知模块负责提取服务器的负载情况,Agent的任务表模块负责提取知识库规则;根据Agent各个模块对数据的处理和分析,为集群系统选择最优的负载均衡算法。通过仿真实验表明,论文提出的算法在很大程度上提升了系统的高并发处理能力。通过实际应用,证明该算法能够使构架的网络性能监测集群系统长期稳定运行。     

LTE-A系统下小区ID盲检算法与ASIC实现研究

LTE-A系统中,小区ID盲检是用户终端(user equipment,UE)与基站(evolved Node base,eNodeB)进行数据通信的关键过程,在这个过程中UE与eNodeB取得时间和频率上的同步,同时UE获取物理层小区ID号。随着协议的不断更新,用户接收端的设计也在不断改进。从小区ID盲检算法以及硬件实现的角度出发,平衡数据运算的快速准确性与硬件成本、面积、功耗之间的矛盾,提出了1个合理可行的专用集成数字电路(application specific integrated circuit,ASIC)设计方案。最后利用通用验证方法学(universal verification methodology,UVM)验证平台对其进行验证。通过与同类电路模块进行对比,表明所设计方案比其他电路模块的面积小8.8%,功耗低9.3%。     

基于决策类划分新型多变量决策树算法实例分析

利用"基于决策类划分的新型多变量决策树算法"中的五大步骤,以"气象信息系统表"为实例构造多变量决策树,取得的结果与著名的单变量决策树(ID3)方法和粗糙集多变量决策树方法所获得的结果相同,证明本算法有效。其决策树构造过程简单,易于理解。通过时间复杂度的比较,证明本算法优于粗糙集算法速度更优和ID3算法。     

基于C4．5算法在水利水电建筑工程专业成绩分析中的应用

针对学生成绩问题,给出了学生成绩数据挖掘模型。决策树方法是数据挖掘中非常有效的分类方法。根据学生成绩数据特点,采用了C4.5决策树算法。C4.5算法是决策树核心算法ID3的改进算法,它构造简单,速度较快,容易实现。选取决策属性,挖掘结果表明,该算法能够正确将学生成绩数据分类,并得到若干有价值的结论,供决策分析。     

基于大数据决策的混合式教学研究与应用

基于大数据环境下对学生在混合式学习过程中在线学习的行为数据采集分析。应用决策树ID3算法,并通过建立决策树原型判定学生的在线学习行为,为混合式教学的研究与应用提供有价值的参考依据。     

基于丹东市碘缺乏病患病情况的大数据分析

本文利用ID3算法得出结论与国家标准对比,为政府推行食盐加碘计划决策提供理论依据。