【摘 要】
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该文主要研究决策树和神经网络模型.该课题是在课题组前期完成的HDC(highway Decision Center)数据仓库平台的基础上进行的,在对CART决策树进行了深入研究分析的基础上,针对
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该文主要研究决策树和神经网络模型.该课题是在课题组前期完成的HDC(highway Decision Center)数据仓库平台的基础上进行的,在对CART决策树进行了深入研究分析的基础上,针对存在的问题对数学模型、算法等进行了若干改进,最终独立开发了基于数据仓库平台的适合大数据量CART分类器.为了提高决策树的执行效率,该文还实现了建树和修剪阶段的合并.另外,该文对基于RBF网络的分类器进行了深入研究.基函数的中心选取问题是RBF网络应用的关键因素,该文采用最近邻学习算法确定基函数的中心,针对RBF网络通常所采用的随机选取半径往往导致网络训练速度慢等问题,提出了基于样本统计的中心选取方法.最后将此方法用于银行信用卡信用度预测上,预测结果表明了该方法的有效性.该论文的组织结构为:第一章为诸论,介绍了研究背景和分类分析研究领域国内外的研究动态,阐述了该文的主要研究内容;第二章详细叙述了CART分类器的原理,给出了建树与修剪阶段合并的算法;第三章描述了RBF神经网络分类器,给出了基于样本统计的网络中心选取方法;第四章讲述了CART分类器的设计与实现;第五章对该课题的研究工作进行了总结分析了今后所要进行的工作以及进一步研究的课题.
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