一种单位代价收益决策树剪枝算法

目前关于决策树剪枝优化方面的研究主要集中于预剪枝和后剪枝算法。然而,这些剪枝算法通常作用于传统的决策树分类算法,在代价敏感学习与剪枝优化算法相结合方面还没有较好的研究成果。基于经济学中的效益成本分析理论,提出代价收益矩阵及单位代价收益等相关概念,采用单位代价收益最大化原则对决策树叶节点的类标号进行分配,并通过与预剪枝策略相结合,设计一种新型的决策树剪枝算法。通过对生成的决策树进行单位代价收益剪枝,使其具有代价敏感性,能够很好地解决实际问题。实验结果表明,该算法能生成较小规模的决策树,且与REP、EBP算法相比具有较好的分类效果。     

柴油-乙醇-四氢呋喃混合燃料的燃烧与排放特性

在一台6缸增压柴油机上开展了无水乙醇、四氢呋喃(THF)与柴油混合燃料对柴油机燃烧和排放影响的研究,所用燃料为纯柴油、体积分数为15％THF和85％柴油的柴油-THF混合燃料及10％乙醇、5％THF和85％柴油的柴油-乙醇-THF混合燃料.结果表明:添加5％THF可以明显改善柴油-乙醇混合燃料的互溶性,添加THF使发动...     

基于相关性的类偏好敏感决策树算法

针对决策者在面对几个分类结果时会有选择其中某一个结果的倾向性这一事实,提出了一种基于相关性的类偏好敏感决策树分类算法（CPSDT）。该算法引入了类偏好度、偏好代价矩阵等概念。为弥补在传统决策树构造过程中,选择分裂属性时未考虑非类属性之间相关性的不足,该算法在进行学习之前先采用基于相关性的特征预筛选排除属性冗余并重新构造了基于相关性的属性选择因子。经实验证明,该算法能够有效减小决策树规模,且能够在实现对偏好类的高精度预测的同时保证决策树拥有较好的整体精度。     

新型偏好敏感决策树算法*

针对现有决策树模型在分类过程中没有考虑决策者对结果的偏好行为,因而不能很好的预测具有明显偏好倾向问题的不足,提出了一种偏好敏感决策树(Preference Sensitive Decision Tree, PSDT)分类算法。该算法引入了偏好度和偏好代价的概念,并通过综合考虑属性信息和有效偏好,构建新型属性选择因子和基于有效偏好的结点类标号分配准则。通过自适应调整偏好度,可生成最佳偏好敏感决策树。实验结果证明该算法既能实现对偏好类的高精度预测,同时能够保证决策树拥有良好的整体精度,且具有较高的有效性和实用性,能够很好的解决偏好敏感环境下的决策问题。     

高速公路机电工程通信系统技术探讨

作为我国交通设施建设中非常重要的一种类型,高速公路在我国有显著的发展,其对我国经济的推动也有重要的价值。在高速公路中,机电工程通信技术的应用与发展,极大程度地提高了我国高速公路的建设质量与水平,本文也将重点围绕高速公路机电工程通信系统技术开展分析。