决策树学习相关论文
分类算法与聚类算法是机器学习中的两种重要算法,这两种算法在机器学习中是不可缺少的。在当今信息万变的海量的数据中,没有分类算......
目标分类识别是近年来声纳信号处理理论中非常引人注目的一个课题,声纳的目标分类识别主要是对水面舰船、水下舰艇、鱼雷及其它水......
近年来,多智能体系统(MAS)已经成为人工智能(AI)研究的一个活跃领域.在复杂的、实时的环境中,多智能体系统要求智能体既能独立自主......
该文采用UML活动图作为业务流程的过程定义模型,提出了两种状态相似性的度量方法,并在此基础上使用两个层次的聚类分析来进行状态......
自动中文术语识别是自然语言处理研究和计算语言学领域中的重要内容,它的研究和实现具有重要的理论意义和实用价值.随着信息技术的......
随着决策树归纳学习研究的深入,具有精确描述特征的决策树归纳学习已经不能适应一个系统中不精确的知识表达的要求,同时由于人们所......
决策树学习是广泛被人们使用的一种学习方法。本文抓住决策树新面对的动态模糊性问题。引用动态模糊集基本理论,(1)提出基于DFS及......
分类问题是机器学习领域最重要的学习问题之一,而决策树学习算法又是一种典型的分类学习算法。近几年来,对离散值和连续值属性决策......
本文对入侵检测系统采集的海量数据,首先进行抽样分析,然后使用粗糙集理论的属性约简方法对数据进行预处理,再运用决策树ID3算法进......
文中介绍并分析了基于决策树学习中的测试评价标准、测试生成机制及连续型属性的离散化等方法和实现技术．通过分析表明，在离散化过程......
匹配数是搜索引擎给出的信息查询结果数据。匹配数可以反映搜索关键字的出现频率和搜索引擎的数据库规模,也可以集成在应用程序中......
以四阶和六阶累积量作为特征,研究了IQ失衡状态下发射机或接收机中数字调制样式分类过程。此外,还提出了多种监督学习方法来降低接......
为提高搜索算法找到全局最优解的可能性,在C4.5算法的基础上,本文提出了向前两步的决策树(two-step forward decision tree,TSFDT)......
决策树学习作为机器学习的一个重要分支，目前已经成功应用于多个领域之中。但是由于有限样本学习自身的不足，使得在决策树学习过程中......
Parepinelli等人提出了基于ACO的分类算法.算法实质上是一种序列覆盖算法:蚁群搜索一个规则,移去它覆盖的样例,再重复这一过程,从......
嵌入式系统工作在体积受限的封闭环境中,运算部件、存储单元等相关元器件体积小,集成度高,不同工作环境、不同使用频度对电子元器......
使用基于粗糙集（Rough Set）约简并和抽样结合来约简KDD99的海量数据中的属性，降低属性之间的相关性。使用具有广泛数学基础的粗糙集约......
摘要：Parepinelli等人提出了基于ACO的分类算法。算法实质上是一种序列覆盖算法：蚁群搜索一个规则，移去它覆盖的样例，再重复这一过程，从......
在基于映射的数据交换系统框架下，提出了一种本体辅助的模式匹配方法．它利用WordNet词汇本体和决策树学习相结合的方法进行属性名称......
研究了决策树生成算法，应用此算法分析学生考试成绩，得出对应的决策树，最后讨论了决策树发展的方向及需要解决的问题。......
针对铁路车站信号设备复杂故障分类决策问题,提出并建立基于ID5R算法的故障诊断知识表示与知识库开发的实际应用方法.最后,通过实......
随着人类社会的不断进步与现代科技的飞跃发展,智能机器人也成为人工智能科技领域所研究的重要方向。要使得智能机器人具备同人类......
为有效利用上海海事大学教学管理工作多年来积累的大量数据,对分类规则挖掘常用的ID3算法进行研究,结合教育信息的特点对ID3算法进......
文中介绍并分析了基于决策树学习中的测试评价标准、测试生成机制及连续型属性的离散化等方法和实现技术．通过分析表明，在离散化过程......
<正>近年来,资本市场陷入寒冬,资本大鳄们却频频向底层技术革新者释放暖意。云计算、大数据等非流量驱动业务全面勃兴,曾经曲高和......
通过样本例子的训练,建立状态空间到操作空间的对应关系是学习控制理论研究的核心.给出了用决策树学习方法,建立状态空间到操作空......
ID3是决策树学习的核心算法 ,为此详细叙述了决策树表示方法和ID3决策树学习算法 ,特别说明了决策属性的选取法则。通过一个学习实......
监督学习是指利用一组已知类型的训练数据(输入对象和预期输出)对学习系统进行训练,调整分类器的参数,预测新输入的输出值。机器学......
