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题名用遗传算法构造二元决策树
被引量：4
- 1
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作者
吴菲
黄梯云
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机构
哈尔滨工业大学管理学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
1999年第11期1323-1328,共6页
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基金
国家自然科学基金
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文摘
决策树的方法是一种优化的过程，遗传算法是模拟自然进化的通用全局搜索算法，文中将遗传算法应用到构造优化决策树，提出了采用遗传算法求解二元决策树的非叶结点的权值矢量，进而构造二元决策树的方法．并讨论了遗传算法的评价函数构造和编码方法，重点说明了如何对遗传算法进行改进，提高算法效率，然后分析了影响二元决策树错误分类率的因素。
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关键词
遗传算法
二元决策树
权值矢量
数据结构
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Keywords
genetic algorithm, binary decision tree, weight vector
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分类号
TP311.12
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
O242.23
[理学—计算数学]
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题名遗传算法在基于二元决策树的模型选择中的应用
被引量：5
- 2
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作者
吴菲
黄梯云
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机构
哈尔滨工业大学管理学院
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出处
《管理科学学报》
1999年第2期57-61,70,共6页
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基金
国家自然科学基金
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文摘
模型选择是模型管理的重要部分．本文提出利用二元决策树实现模型选择，并采用遗传算法构造二元决策树．最后给出了在趋势预测模型选择中的应用实例。
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关键词
二元决策树
模型选择
遗传算法
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Keywords
binary decision tree,model selection,genetic algorithm
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分类号
O242.23
[理学—计算数学]
C934
[经济管理—管理学]
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题名故障树转化为二元决策树的算法研究
被引量：11
- 3
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作者
郎荣玲
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机构
北京航空航天大学电子信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第27期69-71,共3页
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文摘
故障树分析法在实施过程中会遇到计算量大的问题,二元决策图是解决这个问题的一种新途径。故障树转化为二元决策图涉及的一个关键问题就是对基本事件的排序,但是基本事件排序是一个NP问题。为了解决这个问题提出了一个将故障树转化为二元决策图的启发式算法,此算法既避免了基本事件排序这个难题,同时又充分考虑了故障树的具体结构,使得到的二元决策图尽量的简单。
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关键词
故障树
二元决策树
故障树分析
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Keywords
fault tree
binary decision diagram
fauh tree analysis
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分类号
TP31
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种故障树向BDD的转化方法
被引量：8
- 4
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作者
段珊
张修如
刘树锟
王金娟
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机构
湖南涉外经济学院计算机学部
中南大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第21期51-54,共4页
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文摘
针对故障树分析的关键技术—排序和置换,提出一种基于BDD的快速有效的(LNPC)方法。该方法采用制定的排序和置换策略直接完成子事件的排序与门事件的置换,一次性完成故障树到BDD的转化和优化,增加了获取最小规模BDD的排序机会,同时降低了BDD的存储空间且不需要先写出故障树的布尔函数。算法分析与实验结果表明该方法对不同的故障树转化是有效的。
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关键词
故障树
二元决策树
排序
置换
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Keywords
fault tree
Binary Decision Diagram（BDD）
sort
replacement
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名故障树分析中底事件排序问题的研究
被引量：5
- 5
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作者
郭伟伟
马捷中
翟正军
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机构
西北工业大学计算机系
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2007年第15期3557-3559,共3页
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基金
国防"十一五"预研基金项目(B2720060300)
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文摘
基于BDD的故障树分析方法是先将故障树转换为BDD,而后进行分析。在转换的过程中,底事件的排序尤其重要,直接影响到后面的分析。研究了底事件的排序问题,将运用于数字电路的化简方法运用底事件的排序中,实例证明,可使转换后的BDD结点数比采用随机的底事件顺序产生的BDD的结点数减少一半以上,甚至可以减少到最少。
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关键词
故障树分析
故障诊断
二元决策树
底事件
排序
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Keywords
fault tree analysis
fault analysis
binary decision diagram
cut sets
ordering
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分类号
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于支持向量机的车型分类的设计
被引量：5
- 6
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作者
曹洁
李浩茹
陈继开
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机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
兰州理工大学机电工程学院
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出处
《科学技术与工程》
2007年第22期5962-5965,共4页
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文摘
基于支持向量机的车型分类的设计思路是通过视频采集获得车辆图像,对车辆图像进行图像预处理和特征提取后,得到分类器所需数据特征,而后采用支持向量机和二元决策树对车型分类。采用三个支持向量机的分类器和二元决策树相结合对特征数据进行分类识别,最终实现了车型分类。通过利用Libsvm(SVM模式识别与回归的软件)进行实验,取得了较好的分类效果。
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关键词
车型分类
支持向量机
二元决策树
车辆图像
特征提取
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Keywords
vehicle type classification support vector machine binary decision tree vehicle image features extraction
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分类号
U491.3
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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