模糊决策树算法与清晰决策树算法的比较研究 被引量：21

1

作者 王熙照 孙娟 +1 位作者 杨宏伟 赵明华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第21期72-75,99,共5页

ID3算法是一种典型的决策树归纳算法,这种算法在假定示例的属性值和分类值是确定的前提下,使用信息熵作为启发式建立一棵清晰的决策树。针对现实世界中存在的不确定性,人们提出了另一种决策树归纳算法,即模糊决策树算法,它是清晰决策树... ID3算法是一种典型的决策树归纳算法,这种算法在假定示例的属性值和分类值是确定的前提下,使用信息熵作为启发式建立一棵清晰的决策树。针对现实世界中存在的不确定性,人们提出了另一种决策树归纳算法,即模糊决策树算法,它是清晰决策树算法的一种推广。这两种算法在实际应用中各有自己的优劣之处,针对一个具体问题的知识获取过程,选取哪一种算法目前还没有一个较明确的依据。该文从5个方面对这两种算法进行了详细的比较,指出了属性为连续值时这两种算法的异同及优缺点,其目的是在为解决具体问题时怎样选择这两种算法提供一些有用的线索。 展开更多

关键词 机器学习 归纳学习 决策树归纳 模糊决策树算法 清晰决策树算法

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一种用于网络取证分析的模糊决策树推理方法(英文) 被引量：12

2

作者 刘在强 林东岱 冯登国 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期2635-2644,共10页

网络取证是对现有网络安全体系的必要扩展,已日益成为研究的重点.但目前在进行网络取证时仍存在很多挑战:如网络产生的海量数据;从已收集数据中提取的证据的可理解性;证据分析方法的有效性等.针对上述问题,利用模糊决策树技术强大的学... 网络取证是对现有网络安全体系的必要扩展,已日益成为研究的重点.但目前在进行网络取证时仍存在很多挑战:如网络产生的海量数据;从已收集数据中提取的证据的可理解性;证据分析方法的有效性等.针对上述问题,利用模糊决策树技术强大的学习能力及其分析结果的易理解性,开发了一种基于模糊决策树的网络取证分析系统,以协助网络取证人员在网络环境下对计算机犯罪事件进行取证分析.给出了该方法的实验结果以及与现有方法的对照分析结果.实验结果表明,该系统可以对大多数网络事件进行识别(平均正确分类率为 91.16%),能为网络取证人员提供可理解的信息,协助取证人员进行快速高效的证据分析. 展开更多

关键词 网络取证 模糊决策树 数据挖掘 特征提取 入侵检测

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多变量时间序列的模糊决策树挖掘 被引量：7

3

作者 国宏伟 刘燕驰 +1 位作者 梁合兰 武森 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第1期54-55,61,共3页

针对目前时间序列决策研究方法的一些缺陷,提出了多变量时间序列模糊决策树挖掘方法,并给出了该方法的实验分析。实验结果证明该方法能够找出多变量时间序列子序列的形态与某个序列的后期趋势或状态的决策信息。

关键词 数据挖掘 时间序列 模糊决策树

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基于模糊决策树的高校就业数据挖掘研究 被引量：12

4

作者 杨断利 张锐 王文显 《河北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期111-114,共4页

随着高等学校招生规模的扩大,大学生就业形势日益严峻。数据挖掘技术可以从大量的历史数据中发现内在的规律和联系。对高校学生就业进行数据挖掘,可发现潜在规律,为就业指导提供决策依据。决策树分类方法是一种有效的数据挖掘方法,但该... 随着高等学校招生规模的扩大,大学生就业形势日益严峻。数据挖掘技术可以从大量的历史数据中发现内在的规律和联系。对高校学生就业进行数据挖掘,可发现潜在规律,为就业指导提供决策依据。决策树分类方法是一种有效的数据挖掘方法,但该方法不能很好地处理数据模糊性和不确定性问题。本文提出将模糊决策树算法引入高校就业数据挖掘,解决了数据模糊性和不确定性的问题,生成的知识表示方式自然,易于理解,并且具有更强的分类能力及稳健性。 展开更多

关键词 模糊决策树 就业中文 数据挖掘

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基于遗传算法的模糊决策树的参数优化 被引量：4

5

作者 赵明华 杨宏伟 +2 位作者 孙娟 王金凤 王熙照 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第25期88-91,97,共5页

模糊决策树归纳学习是从示例中产生规则知识的一个重要方法,决策树的产生过程涉及到两个重要的参数α、β。一般说来,这两个参数的选取依赖于所讨论的领域知识和用户的需要,若选取不当,会对分类结果产生很大影响,从而导致不正确的分类... 模糊决策树归纳学习是从示例中产生规则知识的一个重要方法,决策树的产生过程涉及到两个重要的参数α、β。一般说来,这两个参数的选取依赖于所讨论的领域知识和用户的需要,若选取不当,会对分类结果产生很大影响,从而导致不正确的分类。如何选取这两个参数的值目前尚无较好的方法,仅凭人们的经验而定,该文提出了一种应用遗传算法来优化模糊决策树中参数的方法,旨在为选取参数提供实验方法,同时也为直接选取经验参数提供了一定的实验支撑。 展开更多

关键词 归纳学习 模糊决策树归纳 模糊ID3算法 遗传算法

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基于模糊决策树的机载多传感器智能管理方法 被引量：3

6

作者 张堃 周德云 +2 位作者 王谦 顾潮琪 徐杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第12期3255-3257,共3页

针对机载多传感器调度管理的困难,提出基于模糊决策树的机载多传感器智能管理方法。该方法将作战阶段与目标类型相结合,构建不同目标属性,建立基于目标类型的模糊决策树模型,在此基础上建立机载多传感器动态智能管理模型,并进行空战仿... 针对机载多传感器调度管理的困难,提出基于模糊决策树的机载多传感器智能管理方法。该方法将作战阶段与目标类型相结合,构建不同目标属性,建立基于目标类型的模糊决策树模型,在此基础上建立机载多传感器动态智能管理模型,并进行空战仿真验证。仿真结果表明该方法与作战阶段动态相关,能快速有效地完成机载多传感器调度管理。 展开更多

关键词 机载多传感器 模糊决策树 目标类型 智能管理 动态决策

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基于模糊决策树的文本分类规则抽取 被引量：13

7

作者 王煜 王正欧 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第7期1634-1637,共4页

提出一种合并分枝的模糊决策树文本分类方法对相似文本类进行分类,并可抽取出分类精度较高的模糊分类规则。首先研究改进了的χ2统计量,并根据改进的χ2统计量对文本的特征词条进行聚合,有效地降低了文本向量空间的维数。然后使用一种... 提出一种合并分枝的模糊决策树文本分类方法对相似文本类进行分类,并可抽取出分类精度较高的模糊分类规则。首先研究改进了的χ2统计量,并根据改进的χ2统计量对文本的特征词条进行聚合,有效地降低了文本向量空间的维数。然后使用一种合并分枝的模糊决策树进行分类,大大减少了抽取的规则数量。从而既保证了决策树分类的精度和速度,又可抽取出可理解的模糊分类规则。 展开更多

关键词 相似文本分类 规则抽取 χ^2统计量 模糊决策树

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一种基于模糊决策树的运动预测机制 被引量：5

8

作者 王兴伟 原常青 黄敏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第9期176-179,共4页

通过考虑环境约束及用户运动的随机性,设计了一种基于模糊决策树的运动预测机制。该机制在示例集的基础上,利用属性模糊化和模糊分类墒建立初始模糊决策树,由此生成模糊决策规则进行预测,根据变化情况适时对模糊决策树进行必要的维护。... 通过考虑环境约束及用户运动的随机性,设计了一种基于模糊决策树的运动预测机制。该机制在示例集的基础上,利用属性模糊化和模糊分类墒建立初始模糊决策树,由此生成模糊决策规则进行预测,根据变化情况适时对模糊决策树进行必要的维护。仿真研究表明,该机制预测准确率较高,预测开销较小,是可行和有效的。 展开更多

关键词 运动预测机制 模糊决策树 模糊分类熵 移动INTERNET

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基于互信息的模糊决策树及其增量学习 被引量：4

9

作者 张巍 聂进 滕少华 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第1期89-94,共6页

将互信息引进模糊决策树,用于确定决策树的候选分类属性,进而构建模糊决策树.通过增量学习来修正决策树分类模型,以修正分类效果,并用实验验证了该方法的有效性.

关键词 模糊决策树 信息熵 互信息 增量学习

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一种基于模糊决策树的软件成本估计模型 被引量：3

10

作者 冯楠 李敏强 +1 位作者 寇纪淞 方德英 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第26期21-23,共3页

提出一种基于模糊决策树的软件成本估计模型。该模型能够把决策树的归纳学习能力和模糊集合所具有的表达能力相结合,在软件成本估计过程中以模糊集的形式预测相对误差范围,并利用决策树的判定规则分析误差源。最后,通过软件项目历史数... 提出一种基于模糊决策树的软件成本估计模型。该模型能够把决策树的归纳学习能力和模糊集合所具有的表达能力相结合,在软件成本估计过程中以模糊集的形式预测相对误差范围,并利用决策树的判定规则分析误差源。最后,通过软件项目历史数据验证该软件成本估计模型的有效性。 展开更多

关键词 软件成本估计模型 相对误差 模糊决策树 归纳学习

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基于模糊决策树的变电站电压无功控制方法研究 被引量：4

11

作者 白建社 樊波 薛钧义 《中国电力》 CSCD 北大核心 2003年第12期62-65,共4页

变电站的电压无功控制是保证电能质量和电力系统安全可靠运行的重要措施。本文分析当前电压无功控制方法存在的不足,把模糊决策树应用到这一领域,提出基于模糊决策树的变电站电压无功控制方法。模糊决策树融合了模糊理论和决策树的优点... 变电站的电压无功控制是保证电能质量和电力系统安全可靠运行的重要措施。本文分析当前电压无功控制方法存在的不足,把模糊决策树应用到这一领域,提出基于模糊决策树的变电站电压无功控制方法。模糊决策树融合了模糊理论和决策树的优点,不仅能很好地解决电压越限的模糊边界问题,而且能依据调压控制的限制条件、优化原则和设备保护闭锁等信息进行综合决策,以实现电容器和变压器分接头在变电站各种运行状态下的最佳配合。用于某110kV变电站的实验表明,本方法能提高电压质量、减少设备调节次数,具有良好的控制性能。 展开更多

关键词 变电站 电力系统 模糊决策树 电能质量 电压无功控制

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规则简化与模糊决策树剪枝的比较 被引量：5

12

作者 孙娟 王熙照 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第12期210-211,231,共3页

决策树归纳学习算法是机器学习领域中解决分类问题的最有效工具之一。由于决策树算法自身的缺陷了,因此需要进行相应的简化来提高预测精度。模糊决策树算法是对决策树算法的一种改进,它更加接近人的思维方式。文章通过实验分析了模糊决... 决策树归纳学习算法是机器学习领域中解决分类问题的最有效工具之一。由于决策树算法自身的缺陷了,因此需要进行相应的简化来提高预测精度。模糊决策树算法是对决策树算法的一种改进,它更加接近人的思维方式。文章通过实验分析了模糊决策树、规则简化与模糊规则简化;模糊决策树与模糊预剪枝算法的异同,对决策树的大小、算法的训练准确率与测试准确率进行比较,分析了模糊决策树的性能,为改进该算法提供了一些有益的线索。 展开更多

关键词 归纳学习 决策树 模糊决策树 剪枝 规则简化

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自适应模糊决策树算法 被引量：6

13

作者 孙娟 王熙照 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2013年第2期649-653,共5页

为改善模糊决策树算法凭经验设定参数值的不准确问题,在分析模糊决策树算法的主要参数特征后,提出使用粒子群算法智能设定参数值的自适应模糊决策树算法。实验表明,与经验设定参数值的模糊决策树算法相比,自适应模糊决策树算法生成的模... 为改善模糊决策树算法凭经验设定参数值的不准确问题,在分析模糊决策树算法的主要参数特征后,提出使用粒子群算法智能设定参数值的自适应模糊决策树算法。实验表明,与经验设定参数值的模糊决策树算法相比,自适应模糊决策树算法生成的模糊决策树的性能明显提高;最后,通过实验数据分析了关键参数之间存在的交互影响关系。 展开更多

关键词 归纳学习 模糊决策树算法 粒子群优化算法 置信度 语言项

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交叉口黄灯期间驾驶员行为的模糊决策树模型 被引量：5

14

作者 龙科军 赵文秀 肖向良 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期16-18,共3页

采集黄灯期间驾驶员行为的相关数据,考虑车辆位置、车速、倒计时表3个影响因素,分别设定其隶属度函数,应用模糊决策树中的FID3算法,以模糊信息熵为启发信息,构建驾驶员选择的模糊决策树模型,生成决策规则。利用测试样本对模型进行检验,... 采集黄灯期间驾驶员行为的相关数据,考虑车辆位置、车速、倒计时表3个影响因素,分别设定其隶属度函数,应用模糊决策树中的FID3算法,以模糊信息熵为启发信息,构建驾驶员选择的模糊决策树模型,生成决策规则。利用测试样本对模型进行检验,结果表明,基于模糊决策树的预测结果准确率总体达到84.8%。 展开更多

关键词 数据挖掘 驾驶员行为 模糊决策树 不确定理论 模糊信息熵

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模糊决策树中参数对模糊熵的敏感性分析 被引量：2

15

作者 赵明华 孙娟 +1 位作者 杨宏伟 王熙照 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第11期90-92,共3页

模糊决策树的ID3算法是Quinlan提出的传统ID3算法的一个模糊版本?树的整个 产生过程在给定的显著性水平α的基础上进行,的值在很大程度上影响模糊熵的计算,从而 影响模糊决策树最终的分类结果?对参数α关于模糊熵的敏感性进行了分析,试... 模糊决策树的ID3算法是Quinlan提出的传统ID3算法的一个模糊版本?树的整个 产生过程在给定的显著性水平α的基础上进行,的值在很大程度上影响模糊熵的计算,从而 影响模糊决策树最终的分类结果?对参数α关于模糊熵的敏感性进行了分析,试图定性地找 出二者之间的解析关系,从而为选取参数α的值以达到最优的分类结果提供理论依据? 展开更多

关键词 归纳学习 模糊决策树 模糊熵

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基于模糊积分的多模糊决策树融合 被引量：4

16

作者 翟俊海 王熙照 张素芳 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期470-477,共8页

给定一个模糊信息系统,可能找到多个重要的模糊属性子集,而且这些重要的模糊属性子集对决策有不同的贡献,会产生不同的影响.如果仅选择其中一个模糊属性子集进行决策,即使是最重要的一个,也会丢失隐含在其他重要的模糊属性子集中的可用... 给定一个模糊信息系统,可能找到多个重要的模糊属性子集,而且这些重要的模糊属性子集对决策有不同的贡献,会产生不同的影响.如果仅选择其中一个模糊属性子集进行决策,即使是最重要的一个,也会丢失隐含在其他重要的模糊属性子集中的可用信息.为了充分利用模糊信息系统中每个重要的模糊属性子集所提供的信息,提出了一种基于模糊积分的多模糊决策树融合方法.这种方法分3个步骤:1)通过模糊等价关系找到几个重要的模糊属性子集;2)对每个模糊属性子集,利用模糊ID3算法生成一棵模糊决策树;3)用模糊积分融合几棵模糊决策树.实验结果证明了用多模糊决策树融合方法比单模糊决策树分类效果更好. 展开更多

关键词 模糊信息系统 模糊决策树 模糊ID3算法 模糊熵 模糊积分 信息融合

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磨损微粒识别的模糊决策树方法 被引量：2

17

作者 樊建春 杨明忠 李杰 《润滑与密封》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第6期12-13,共2页

磨损微粒识别是在磨损工况监控中确定机器磨损类型的关键步骤。本文基于非单调模糊推理方法,依据磨粒识别过程中所依赖特征的层次关系,建立了磨粒识别的模糊推理决策树.按照这一决策树开发的软件试验结果表明,本文所提出的方法在实现磨... 磨损微粒识别是在磨损工况监控中确定机器磨损类型的关键步骤。本文基于非单调模糊推理方法,依据磨粒识别过程中所依赖特征的层次关系,建立了磨粒识别的模糊推理决策树.按照这一决策树开发的软件试验结果表明,本文所提出的方法在实现磨粒的自动识别方面是有效的。 展开更多

关键词 磨损微粒分类 模糊推理 模糊决策树 磨擦学

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基于聚类的数据预处理对模糊决策树产生的影响 被引量：3

18

作者 王熙照 谢凯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第1期156-158,186,共4页

在模糊决策树归纳过程中,数据的模糊化预处理通常使用三角形隶属函数,该隶属函数的中心点参数将决定数据模糊化的效果,进而影响模糊决策树的执行效率、精度和规模。Kohonen'sfeature-maps聚类算法能够用来选取连续属性值的中心点。... 在模糊决策树归纳过程中,数据的模糊化预处理通常使用三角形隶属函数,该隶属函数的中心点参数将决定数据模糊化的效果,进而影响模糊决策树的执行效率、精度和规模。Kohonen'sfeature-maps聚类算法能够用来选取连续属性值的中心点。实验研究表明,该算法选取的中心点使模糊子集之间的覆盖范围不再相同,因而能够更合理地表示模糊概念之间的重叠关系。通过与其它算法比较证明该算法使模糊决策树可以获得更高的分类精度。 展开更多

关键词 模糊决策树归纳 模糊集合理论 数据预处理 模糊化 聚类 隶属函数

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模糊决策树匹配算子的推理能力对比研究 被引量：1

19

作者 薛林雁 刘爽 +1 位作者 李超 刘霜 《河北大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2008年第4期433-437,共5页

模糊决策树推理是机器学习领域中的一种解决分类问题的有效算法,模糊推理方法的选择在很大程度上影响推理的性能和效果.对Min-Ambiguity,Fuzzy ID3和加权模糊决策树3种推理机制进行了对比研究,选择了推理过程中4种常用的算子(∨,∧)、(... 模糊决策树推理是机器学习领域中的一种解决分类问题的有效算法,模糊推理方法的选择在很大程度上影响推理的性能和效果.对Min-Ambiguity,Fuzzy ID3和加权模糊决策树3种推理机制进行了对比研究,选择了推理过程中4种常用的算子(∨,∧)、(∨,×)、(+,∧)和(+,×)进行了对比分析,并在理论分析和实验验证的基础上提出了优先选择乘法算子(+,×)和(∨,×)的建议. 展开更多

关键词 模糊决策树 匹配算子 测试精度

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两种模糊决策树算法的对比研究 被引量：3

20

作者 王金凤 王熙照 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第29期92-95,共4页

模糊决策树归纳是从具有模糊表示的示例中学习规则的一种重要方法,从符号值属性类分明的数据中提取规则可视为模糊决策树归纳的一种特殊情况。由于构建最优的模糊决策树是NP-hard,因此,针对启发式算法的研究是非常必要的。该文主要对两... 模糊决策树归纳是从具有模糊表示的示例中学习规则的一种重要方法,从符号值属性类分明的数据中提取规则可视为模糊决策树归纳的一种特殊情况。由于构建最优的模糊决策树是NP-hard,因此,针对启发式算法的研究是非常必要的。该文主要对两种启发式算法即FuzzyID3和Min-Ambiguity算法应用于符号值属性并且类分明情况所作的分析比较。通过实验与理论分析,发现FuzzyID3算法应用于符号值属性类分明的数据库时从训练准确度、测试准确度和树的规模等方面都要优于Min-Ambiguity算法。 展开更多

关键词 模糊决策树 启发式算法 示例学习

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