邻域等价关系诱导的改进ID3决策树算法

经典ID3决策树算法适用于离散型数据分类,但用于连续处理时需要数据离散化容易导致信息损失。提出邻域等价关系从而诱导邻域ID3(NID3)决策树算法,NID3算法改进了ID3决策树算法,能够直接实施连续预测并获取更好的分类效果。在邻域决策系统中,挖掘一种邻域等价关系;基于邻域等价粒化,构建邻域信息度量;基于邻域信息增益,设计NID3决策树算法。实例分析与数据实验均表明,NID3算法具有连续数据分类预测有效性,在分类机器学习中优于ID3算法。     

洪水预报智能模型在中国半干旱半湿润区的应用对比

为探究不同洪水预报智能模型在我国半干旱半湿润区的应用效果,选用决策树、多层感知器、随机森林和支持向量机4种模型在陕西省3个典型流域进行逐时洪水预报;选择相关系数、纳什效率系数、均方根误差、平均绝对误差和相对误差等评价指标,比较不同预见期下4种模型在半干旱半湿润典型流域洪水预报的适用性。结果表明:在短预见期预报中,4种模型在半湿润区典型流域均可获得较高的预报结果,在半干旱典型流域模拟精度相对偏低,仅支持向量机模型满足预报要求;随着预见期延长,不同模型性能变化差异大,支持向量机模型整体稳定,在小流域实时洪水预报中具有明显优势;随机森林模型与决策树模型精度随预见期延长而缓慢下降,前者适应性更好;多层感知器模型精度随预见期延长而骤减,模型稳定性较差。     

基于SPOT-5多光谱影像的矿区塌塘水体提取方法研究

针对基于遥感影像的水体提取方法存在水体提取不完整和误提的现象,提出了一种基于SPOT-5多光谱影像的矿区塌塘水体提取方法。在利用波段合成增加一个可用波段的基础上对已有的水体提取方法进行适当的改进,并基于决策树分类器和改进后的方法进行矿区水体的四级提取,保证了水体提取的完整性,同时减少了误提率;最后利用实测数据对水体提取的精度进行了评定。试验结果表明,基于决策树分类器的水体提取方法具有较高的精度,能满足矿区实际应用的需要。     

基于数据挖掘的复杂装备维修辅助决策研究

文章通过某装备维修信息框架分析,维修数据预处理,然后以维修记录为例,挖掘出了维修件之间关联规则,并采用决策树分类方法对维修件进行了分类,这些规则和分类结果可以为维修计划制定、器材采购、视情维修等方面提供决策依据。     

数据挖掘技术在高校就业预测分析中的应用

针对当前高校面临的就业问题,本文利用决策树C4.5算法对某高校近三年的毕业生就业信息进行分析,建立就业分析预测模型。首先选取高校就业信息管理系统中的就业信息,对信息进行采集和预处理,然后利用分类算法中的C4.5分类算法进行挖掘,最后对建立的决策树进行规则提取,从而得到毕业生就业预测规则。实验结果表明建立的就业分析模型是有效的、可靠的,对于全面提高大学生的就业能力、完善就业服务体系等方面具有一定指导意义。     

基于决策树的矿用提升机故障预警系统设计

针对现在矿用提升机故障检测中仅仅依靠实时信号来表征与处理提升机的故障中存在的被动检测,故障数据不准确检测延时等诸多问题,提出了基于C4.5决策树的矿用提升机故障预警系统设计方法。研究了如何选取提升机故障预警参数与如何对这些数据进行预处理。研究了使用决策树构造的方法来设计故障预警系统。通过实际验证证明这种预警方法对故障的预警准确率较高,具有很强的时效性,对矿用提升机故障检测与预警系统的研发与改进有很强的借鉴意义。     

基于检索决策树的螨种分类鉴定专家系统

应用传统的分类检索方法进行粉螨亚目螨种的分类鉴定是一个复杂、繁琐的过程。随着人工智能技术的发展,采用专家系统技术编制螨种分类鉴定软件将改变传统的分类鉴定方式。通过学习粉螨亚目的分类学和专家系统的相关知识,将螨种的分类鉴定与专家系统有机地结合起来,采用面向对象方法,设计并实现了基于决策树的螨种分类鉴定专家系统。通过构建基于面向对象的决策树知识表示模型,提炼出螨种知识库的记录结构,根据节点对象的逻辑关系,设计了基于决策树的推理机制,并按照一定的推理控制策略实现了螨种的分类鉴定。结果证明,满足了用户的需要,具有重要的实践价值。     

一种基于混合决策树的调度知识获取算法*

提出了一种基于混合决策树的调度知识获取算法。将模拟退火算法融入遗传算法中,作为一种具有自适应变概率的变异操作,构成一种混合优化方法。利用这种混合方法求解在不同调度目标下制造系统的最优特征子集,同时确定控制决策树规模的最优参数;使用决策树评价混合方法中染色体编码的适应度,在得到不同调度目标下的最优特征子集和最优决策树参数后,生成调度知识。仿真实验结果表明,该算法在性能上优于其他算法。     

基于不确定决策树分类算法在滑坡危险性预测的应用

滑坡灾害预测受多种因素影响,其中降雨等不确定因素存在难以获取数据及有效处理等难题,为提高滑坡危险性预测的准确率,根据滑坡灾害发生相关理论及决策树分类原理,提出了基于不确定决策树算法在滑坡危险性预测的方法.该方法引入不确定因子降雨,并将不确定因子和其余评价因子一起,根据不确定决策树算法理论构建出不确定决策树,建立滑坡危险性等级预测模型,并用延安市宝塔区的实例进行验证.实验结果表明,该预测方法取得了较高的总体精度和有效精度,达到了滑坡预测的精度标准,且两项预测精度均高于传统C4.5决策树方法.     

基于多决策树的RFID入侵检测模型

为了能够有效对RFID系统的已知攻击和未知攻击进行检测和预警,在分析大量RFID安全协议的基础上,提出了利用构建多决策树的方法对RFID系统的入侵行为进行检测。通过分析,得到所构造出的多决策树能够发现针对RFID系统的攻击之间的关系,并且具有可扩展性和高效性,使之能够适用于各种实际的RFID系统的应用。