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针对决策支持与分析技术,提出了基于决策树的改进CART算法。该算法由树生长和树剪枝两部分构成,具有辨识相关输入的能力,由于引入了递归最小二乘估计器,对线性模型可降低计算量,并采用模糊技术处理不连续边界问题。我们给出了该算法的应用实例,由于隐含权值归一化,该算法能够快捷地对自适应神经模糊推理系统进行结构辨识。