基于代价敏感支持向量机和多变量决策树的分级自适应暂态电压稳定评估 被引量：12

1

作者 甄永赞 阮程 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期778-788,共11页

为解决暂态电压稳定评估中失稳工况漏判率高的问题、提升多变量决策树(multivariate decision tree,MDT)应用能力,提出一种分级代价敏感多变量决策树(hierarchical cost sensitive multivariate decision tree,HCS-MDT)评估方法。基于... 为解决暂态电压稳定评估中失稳工况漏判率高的问题、提升多变量决策树(multivariate decision tree,MDT)应用能力,提出一种分级代价敏感多变量决策树(hierarchical cost sensitive multivariate decision tree,HCS-MDT)评估方法。基于可量测电气量时空联合拓展构建特征,利用改进经验风险的代价敏感支持向量机(cost sensitive support vector machines,CS-SVM)作为MDT内部节点分类器,生成解析式组合特征判稳规则作为可视化决策依据,并能有效减少失稳漏判;将分级自适应(hierarchical self-adaptation,HSA)准则融入CS-MDT中进行暂态电压稳定评估,在提升早期评估能力的同时有效保障评估准确率。暂态电压稳定仿真算例验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 暂态电压稳定 时空特征 代价敏感支持向量机 多变量决策树 分级自适应

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面向分布式数据流大数据分类的多变量决策树 被引量：17

2

作者 张宇 包研科 +1 位作者 邵良杉 刘威 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1115-1127,共13页

分布式数据流大数据中的类别边界不规则且易变,因此基于单变量决策树的集成分类器需要较大数量的基分类器才能准确地近似表达类别边界,这将降低集成分类器的学习与分类性能.因而,本文提出了基于几何轮廓相似度的多变量决策树.在最优基... 分布式数据流大数据中的类别边界不规则且易变,因此基于单变量决策树的集成分类器需要较大数量的基分类器才能准确地近似表达类别边界,这将降低集成分类器的学习与分类性能.因而,本文提出了基于几何轮廓相似度的多变量决策树.在最优基准向量的引导下将n维空间样本点投影到一维空间以建立有序投影点集合,然后通过类别投影边界将有序投影点集合划分为多个子集,接着分别对不同类别集合的交集递归投影分裂,最终生成决策树.实验表明,本文提出的多变量决策树GODT具有很高的分类精度和较低的训练时间,有效结合了单变量决策树学习效率高与多变量决策树表示能力强的优点. 展开更多

关键词 分布式数据流 大数据 分类 几何轮廓相似度 多变量决策树

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基于粗糙集的多变量决策树构造方法 被引量：122

3

作者 苗夺谦 王珏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第6期425-431,共7页

本文利用粗糙集理论中条件属性相对于决策属性的核，解决多变量检验中属性的选择问题．另外，定义了２个等价关系相对泛化的概念，并将它用于解决多变量检验的构造问题．通过一个例子，对本文提出的多变量决策树方法与著名的单变量决策... 本文利用粗糙集理论中条件属性相对于决策属性的核，解决多变量检验中属性的选择问题．另外，定义了２个等价关系相对泛化的概念，并将它用于解决多变量检验的构造问题．通过一个例子，对本文提出的多变量决策树方法与著名的单变量决策树（ＩＤ３）方法进行了比较，结果表明前者比后者更简单．同时，对几种多变量决策树方法做了初步的对比分析． 展开更多

关键词 粗糙集 单变量决策树 多变量决策树 归纳学习

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一种多变量决策树方法研究 被引量：13

4

作者 梁道雷 黄国兴 金健 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第1期211-212,共2页

单变量的决策树算法造成树的规模庞大,规则复杂,不易理解。本文结合粗糙集原理中的相对核及加权粗糙度的方法,提出了一种新的多变量决策树算法。通过实例表明,本文的多变量决策树方法产生的决策树比传统的ID3算法构造的决策树更简单,具... 单变量的决策树算法造成树的规模庞大,规则复杂,不易理解。本文结合粗糙集原理中的相对核及加权粗糙度的方法,提出了一种新的多变量决策树算法。通过实例表明,本文的多变量决策树方法产生的决策树比传统的ID3算法构造的决策树更简单,具有较好的分类效果。 展开更多

关键词 多变量决策树 粗糙集 相对核 加权粗糙度

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一种可用于分类型属性数据的多变量决策树算法 被引量：19

5

作者 刘振宇 宋晓莹 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1521-1527,共7页

针对绝大部分多变量决策树只能联合数值型属性,而不能直接为带有分类型属性数据集进行分类的问题,提出一种可联合多种类型属性的多变量决策树算法(CMDT).该算法通过统计各个分类型属性的属性值在各个类别或各个簇中的频率分布,来定义样... 针对绝大部分多变量决策树只能联合数值型属性,而不能直接为带有分类型属性数据集进行分类的问题,提出一种可联合多种类型属性的多变量决策树算法(CMDT).该算法通过统计各个分类型属性的属性值在各个类别或各个簇中的频率分布,来定义样本集合在分类型属性上的中心,以及样本到中心的距离.然后,使用加权k-means算法划分决策树中的非终端结点.使用这种结点划分方法构建的决策树可用于数值型数据、分类型数据以及混合型数据.实验结果表明,该算法建立的分类模型在各种类型的数据集上均获得比经典决策树算法更好的泛化正确率和更简洁的树结构. 展开更多

关键词 决策树 分类型属性 多变量决策树 结点划分 K-均值

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基于非线性拟合方程的多变量决策树算法 被引量：5

6

作者 吴强 李金龙 +1 位作者 杨振宇 王煦法 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期546-549,共4页

根据数据属性间存在的线性相关和非线性相关影响决策树性能的特点,提出了一种用拟合回归建立决策树的算法,并利用这种相关性来提高分类能力.该算法选择了一个较优的属性子集,对此子集中的属性进行加权组合,用于构造决策树的节点,采用二... 根据数据属性间存在的线性相关和非线性相关影响决策树性能的特点,提出了一种用拟合回归建立决策树的算法,并利用这种相关性来提高分类能力.该算法选择了一个较优的属性子集,对此子集中的属性进行加权组合,用于构造决策树的节点,采用二次多项式来拟合两个属性间可能存在的相关性,从而构造出分类能力更强的决策树.研究中用UCI标准数据集对各种算法进行测试及比较,实验结果及分析表明此决策树算法具有良好性能. 展开更多

关键词 决策树 相关性 属性组合 多变量决策树

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粗糙集用于建立基于多变量决策树的变压器故障诊断模型 被引量：5

7

作者 王楠 律方成 李和明 《电工电能新技术》 CSCD 2004年第1期21-24,33,共5页

采用决策树方法建立变压器故障诊断模型,可以方便地处理含有非数值特征的故障样本,且能够从样本中学习知识并简化知识,具有较好的适应性。但是采用单变量决策树描述复杂关系仍存在一定的局限性,本文提出基于多变量决策树的变压器故障诊... 采用决策树方法建立变压器故障诊断模型,可以方便地处理含有非数值特征的故障样本,且能够从样本中学习知识并简化知识,具有较好的适应性。但是采用单变量决策树描述复杂关系仍存在一定的局限性,本文提出基于多变量决策树的变压器故障诊断方法。并通过粗糙集辨识矩阵确定多变量检测特征选取,来实现多变量决策树的建立,能有效地约简知识,直观且易于理解。最后通过实例比较验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 变压器 故障诊断 多变量决策树 粗糙集

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基于知识粗糙度的多变量决策树在变压器故障诊断系统中的应用 被引量：8

8

作者 黎静华 栗然 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期40-43,共4页

详细介绍了利用粗糙集的基本理论构造变压器的多变量故障决策树的具体过程,考虑了属性间的关联性,避免了生成决策树时故障特征的重复检测,适用于大量样本的自动处理,具有较好的自组织性和自适应性。通过粗糙集分辨矩阵确定多变量检测特... 详细介绍了利用粗糙集的基本理论构造变压器的多变量故障决策树的具体过程,考虑了属性间的关联性,避免了生成决策树时故障特征的重复检测,适用于大量样本的自动处理,具有较好的自组织性和自适应性。通过粗糙集分辨矩阵确定多变量检测特征的选取,将相对泛化的概念用于构造多变量检验,采用知识粗糙度作为选择决策树属性的度量,方便有效地解决了构造多变量故障决策树的关键问题。与传统的信息熵算法相比,基于知识粗糙度的决策树计算量大大减少,且可能得到最优的故障树。故障实例分析表明,该方法有效地简化了决策树,减少了故障信息的冗余性,诊断效率高,结果易于被人理解。 展开更多

关键词 电力变压器 故障诊断 粗糙集理论 知识粗糙度 多变量决策树

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基于多变量决策树交通事件持续时间预测模型 被引量：3

9

作者 向红艳 金明 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第3期112-116,共5页

基于粗集理论和决策树方法,建立了交通事件持续时间的多变量决策树预测模型。通过分析交通事件的属性特点,运用粗集理论中的属性约简方法,确定了交通事件的核心属性;运用等价关系相对泛化原理构造了多变量组合检验,并根据变量依赖度确... 基于粗集理论和决策树方法,建立了交通事件持续时间的多变量决策树预测模型。通过分析交通事件的属性特点,运用粗集理论中的属性约简方法,确定了交通事件的核心属性;运用等价关系相对泛化原理构造了多变量组合检验,并根据变量依赖度确定了最优变量组合;以多变量组合判据代替单变量判据建立了决策树模型,利用决策树高度和节点样本数对树的规模进行控制,优化了决策树结构。实例应用表明,该模型对交通事件持续时间的分类和预测能力较强,预测精度较高。 展开更多

关键词 交通工程 持续时间 粗糙集 多变量决策树 预测

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基于主元分析及粗糙集的多变量决策树构造方法 被引量：1

10

作者 刘思远 姜万录 牛慧峰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期1133-1137,共5页

为解决故障诊断中单一方法难于处理大规模、多变量数据信息的问题,提出了一种利用主元分析方法和粗糙集理论相结合的多变量决策树构造方法。该方法利用主元分析对历史数据进行降维、去噪处理,得到由主元变量组成的决策信息。通过粗糙集... 为解决故障诊断中单一方法难于处理大规模、多变量数据信息的问题,提出了一种利用主元分析方法和粗糙集理论相结合的多变量决策树构造方法。该方法利用主元分析对历史数据进行降维、去噪处理,得到由主元变量组成的决策信息。通过粗糙集理论中核属性和相对泛化的概念对此决策信息进行属性选择和样本集划分,构造出多变量决策树,并建立诊断规则知识库。基于汽轮机发电机组的轴系振动故障分析的实例验证了此方法的正确性,与其他方法相比较具有规模小、诊断规则易于提取的特点。 展开更多

关键词 故障诊断 多变量决策树 主元分析 粗糙集 模糊聚类 诊断规则

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基于信息熵和几何轮廓相似度的多变量决策树 被引量：1

11

作者 张宇 包研科 邵良杉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第4期1018-1022,共5页

现有的多变量决策树在分类准确性与树结构复杂性两方面优于单变量决策树,但其训练时间却高于单变量决策树,使得现有的多变量决策树不适用于快速响应的分类任务。针对现有多变量决策树训练时间高的问题,提出了基于信息熵和几何轮廓相似... 现有的多变量决策树在分类准确性与树结构复杂性两方面优于单变量决策树,但其训练时间却高于单变量决策树,使得现有的多变量决策树不适用于快速响应的分类任务。针对现有多变量决策树训练时间高的问题,提出了基于信息熵和几何轮廓相似度的多变量决策树(IEMDT)。该算法利用几何轮廓相似度函数的一对一映射特性,将n维空间样本点投影到一维空间的数轴上,进而形成有序的投影点集合;然后通过类别边界和信息增益计算最优分割点集,将有序投影点集合划分为多个子集;接着分别对每个子集继续投影分割,最终生成决策树。在八个数据集上的实验结果表明,IEMDT具有较低的训练时间,并且具有较高的分类准确性。 展开更多

关键词 多变量决策树 分类 单变量决策树 几何轮廓相似度 信息增益

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基于多变量决策树的不完备信息系统规则提取研究 被引量：1

12

作者 王妍妍 王艳宁 +1 位作者 刘永伟 彭晓婷 《燕山大学学报》 CAS 2007年第3期221-224,共4页

不完备信息系统也有很多有用信息,可以得出支持决策的确定规则。基于决策树的完备信息系统规则提取方法很多,如比较有影响的ID3算法等,但是在不完备信息系统中应用决策树进行规则提取的方法还不是很多。本文提出用多变量决策树方法对不... 不完备信息系统也有很多有用信息,可以得出支持决策的确定规则。基于决策树的完备信息系统规则提取方法很多,如比较有影响的ID3算法等,但是在不完备信息系统中应用决策树进行规则提取的方法还不是很多。本文提出用多变量决策树方法对不完备信息系统进行规则提取的方法,可以得出部分确定信息,方法简单易行。 展开更多

关键词 不完备信息系统 相对核 多变量决策树 规则提取

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基于主成分分析的多变量决策树构造方法 被引量：5

13

作者 赵翔 刘同明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2005年第9期37-38,共2页

大多数决策树构造方法在每个节点上只检验单个属性,这种单变量决策树忽视了信息系统中广泛存在的属性间的关联作用,而且修剪时往往代价很大。针对以上两点,提出了一种基于主成分分析的多变量决策树构造方法,提取信息系统中的若干主成分... 大多数决策树构造方法在每个节点上只检验单个属性,这种单变量决策树忽视了信息系统中广泛存在的属性间的关联作用,而且修剪时往往代价很大。针对以上两点,提出了一种基于主成分分析的多变量决策树构造方法,提取信息系统中的若干主成分来构造决策树。实验结果表明,这是一种操作简单,效率很高的决策树生成方法。 展开更多

关键词 数据挖掘 单变量决策树 多变量决策树 主成分分析

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基于GIS和多变量决策树的地震滑坡道路中断风险应急评估模型 被引量：5

14

作者 白仙富 杨志全 +3 位作者 罗伟东 王杰 田鹏 戴雨芡 《地震研究》 CSCD 北大核心 2023年第3期343-353,共11页

在地震应急阶段,如何定量评估地震滑坡道路中断风险是一项亟待完善的关键技术。为解决这一难题,以2008年汶川M_(S)8.0地震、2014年鲁甸M_(S)6.5地震及2012年彝良M_(S)5.7、5.6地震为案例开展地震滑坡道路中断风险应急评估模型的构建和... 在地震应急阶段,如何定量评估地震滑坡道路中断风险是一项亟待完善的关键技术。为解决这一难题,以2008年汶川M_(S)8.0地震、2014年鲁甸M_(S)6.5地震及2012年彝良M_(S)5.7、5.6地震为案例开展地震滑坡道路中断风险应急评估模型的构建和检验。汶川研究区用来建立地震滑坡道路中断风险多变量决策树的应急评估模型,并对模型作有效性评价,鲁甸和彝良研究区用来对所建模型开展相似区域外延适用性的评价。通过P值检验模型统计学的显著性,使用Kappa值评价模型推断结果与实际情况的一致性。汶川研究区的P值为2.52×10^(-203),Kappa系数为0.91。说明使用模型计算出的道路中断风险是地震滑坡道路是否中断的良好指标。鲁甸和彝良研究区的P值为9.7×10^(-107),Kappa系数为0.81。这表明在允许一定误差的情况下,本研究建立的地震滑坡道路中断风险多变量决策树应急评估模型可以推广应用到其它类似地区。 展开更多

关键词 道路中断风险 地震滑坡 多变量决策树 应急评估

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基于粗集的混合变量决策树构造算法研究 被引量：5

15

作者 胡学钢 张冬艳 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期257-260,共4页

文章提出混合变量决策树结构,并在此基础上提出基于粗集理论的混合变量决策树构造算法RSH2,算法在每个结点选择尽可能少的属性明确划分尽可能多的实例,减小了决策树规模,且易于理解。将RSH2算法与ID3算法及基于粗集的单变量决策树算法HA... 文章提出混合变量决策树结构,并在此基础上提出基于粗集理论的混合变量决策树构造算法RSH2,算法在每个结点选择尽可能少的属性明确划分尽可能多的实例,减小了决策树规模,且易于理解。将RSH2算法与ID3算法及基于粗集的单变量决策树算法HACRs进行实验比较,结果表明该算法有良好性能。 展开更多

关键词 单变量决策树 多变量决策树 粗糙集合 归纳学习

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一类加权连续属性的多变量决策树构造方法 被引量：8

16

作者 黄定轩 武振业 《系统工程理论方法应用》 北大核心 2005年第1期80-83,96,共5页

首先利用粗集理论和模糊聚类理论确定连续多变量属性的选择问题,然后利用聚类中心算法建立等级标准中心以解决连续变量的区间划分问题,其次将等价关系相对泛化的概念用于决策树中多变量检验的构造。最后通过实例说明了本方法是可行的。

关键词 连续属性 多变量决策树 粗糙集 模糊聚类

原文传递

基于决策树的电网重要用户供电路径决策方法 被引量：1

17

作者 郭挺 杨悦荣 +5 位作者 徐良德 陈中豪 董红 杨梓晴 林舜江 刘明波 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期53-63,共11页

广州等超大城市电网中110kV网架接线主要为3T接线,其运行方式多变,对电网的规划和运行有很大影响。超大城市电网中存在着大量的重要用户,其供电可靠性是安排电网运行方式的一个重要考虑因素。若安排的运行方式使得某些重要用户的供电路... 广州等超大城市电网中110kV网架接线主要为3T接线,其运行方式多变,对电网的规划和运行有很大影响。超大城市电网中存在着大量的重要用户,其供电可靠性是安排电网运行方式的一个重要考虑因素。若安排的运行方式使得某些重要用户的供电路径汇集在同一元件,就会大大降低重要用户的供电可靠性。基于此,建立超大城市电网重要用户供电路径优化决策模型,以最小化电网中220kV线路的平均负载率为目标,要求系统的每个重要用户都要满足多个供电路径来自最少2个不同的220kV变电站。为了快速求解此混合整数非线性规划模型,引入多变量决策树将模型转化成一个整数非线性规划问题,再通过变量代换将其转化为一个整数线性规划问题,实现快速准确求解。最后,以广州电网实际数据为例,验证所提优化决策模型和求解方法的可行性与有效性。 展开更多

关键词 重要用户 供电路径 3T接线 多变量决策树 线路负载率

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一种新的基于粗糙集构造决策树的方法 被引量：1

18

作者 张云雷 周军 刘海霞 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第6期95-97,共3页

单变量决策树算法生成的决策树具有规模庞大、规则复杂且不易理解的不足。采用粗糙集相对核、加权粗糙度的概念和类别因子相结合的方法,提出一种新的决策树生成算法。对于即将生长的节点,若节点样本的类别因子大于给定阈值,则停止生长... 单变量决策树算法生成的决策树具有规模庞大、规则复杂且不易理解的不足。采用粗糙集相对核、加权粗糙度的概念和类别因子相结合的方法,提出一种新的决策树生成算法。对于即将生长的节点,若节点样本的类别因子大于给定阈值,则停止生长该节点,如此就有效地避免了划分过细的问题。通过实验说明,该算法比传统的ID3算法生成的决策树更简单、更易于理解、抗噪声能力更强。 展开更多

关键词 单变量决策树 多变量决策树 加权粗糙度 类别因子 相对核

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粗糙集在心电图分类诊断中的应用 被引量：3

19

作者 周珂 彭宏 +1 位作者 胡劲松 梁海华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第13期206-208,共3页

心电图是诊断心血管疾病的重要依据,论文提出了基于粗糙集的多变量决策树在分类诊断中的应用,并以窦性心率失常为例创建了多变量决策树,得到相应的分类规则。使用实际数据进行测试的结果表明,可以有效、快速地进行心率失常病例判别。

关键词 粗糙集 多变量决策树 心电图 分类

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