基于决策树的一种改进算法

首先介绍了ID3算法的基本思想,然后讨论了决策树算法中的难点问题,针对ID3算法中所存在的不足,提出了一种利用优值法的思想来改进信息增益的算法,并且与ID3算法进行了实验对比。实验表明,这种方法从树的规模和分类精度都优于许多决策树算法,使决策效率明显提高。     

数据挖掘中决策树算法的优化应用研究

决策树算法是数据挖掘中一种非常重要的分类方法.决策树具有属性结构和较好的分类预测能力,提供了基本的提取决策规则.本文阐述了决策树算法的基本思想,并分析了决策树算法运用中会遇到的一些问题,并针对性的提出一些建议.     

基于决策树的毕业生课程优化算法设计

利用高校已有的毕业生就业信息,应用统计规律性和决策树数据挖掘理论,发现隐藏在毕业生就业信息后的信息,为学校根据社会需求变化而变更培养人才结构提供决策支持。     

改进决策树算法的应用研究

针对ID3算法倾向于取值较多的属性的特点,同时为避免特定领域主观属性影响分类结果,提出了一种改进的决策树算法。该方法利用决策树算法构造决策树,通过对分类结果中主客观属性进行标记并逻辑运算,最终得到较客观的决策信息,并进行实验验证。     

一种基于离散度的决策树改进算法

在数据挖掘中，决策树方法是一个重点研究方向。ID3方法是著名的决策树算法，在这种算法中，互信息的计算依赖于特征值数目较多的特征，这样不太合理．为此，从离散度的角度，对ID3算法进行改进，通过2种算法的对比实验，证明利用改进后的算法挖掘分类规则，不仅提高了分类的正确率，而且非常高效。     

基于萤火虫算法的PID参数优化方法研究

针对传统的PID参数整定方法越来越费时且难以满足控制要求的问题,提出一种采用萤火虫算法来优化PID控制参数的方法,设计了基于Simulink的参数优化模型,并进行仿真计算。结果表明,利用萤火虫算法优化PID控制器参数的阶跃响应响应时间短,基本没有超调,跟踪过程较平稳,仿真结果证明将萤火虫算法应用于PID参数优化是切实可行的。     

基于应用场景的WLAN无线参数优化方案研究

总结WLAN的常用场景,给出各类场景对应的WLAN网络特点和优化侧重点。通过对已投入商用的各类WLAN热点的各项无线参数进行反复设置、测试和验证,选取最佳取值范围作为该场景下的无线参数优化建议,并将各种参数整理成该场景下的一套参数模板,完全可以指导优化人员开展系统的WLAN无线参数优化工作。该套解决方案已在各种WLAN场景中得到运用,实际验证结果是有效的,并在运营商实际优化工作中推广。     

决策树分类算法分析课程成绩--促进《计算机基本操作技术》课程体系改革

决策树算法在分析《计算机基本操作技术》的课程成绩时,挖掘得出影响学生成绩的潜在的因素,对各个隐性因素进行分析,目的旨在改善课程教学。     

基于FW-PSO算法优化无线传感网络拓扑结构的方法

无线传感网络(WSN)具有无标度网络的特征,通常工作在无人值守的开放性环境中,极易遭受到各种蓄意攻击.攻击使得网络发生故障,甚至会导致整个网络瘫痪.该文基于复杂网络领域的无标度网络,构建具有无标度特性的无线传感网络模型.利用烟花算法及粒子群算法(PSO)寻优过程中的搜索能力、种群多样性等优点,提出了一种FW-PSO算法,该算法在全局搜索能力和收敛速度上具有较好的性能.针对具有无标度特性的网络模型,用FW-PSO算法对网络拓扑进行优化,在不同的攻击策略下分别从动态抗毁性和静态抗毁性分析优化前后网络的性能.仿真实验表明,与其他同类算法相比,经过该文所提算法优化后的无线传感网络的动态和静态抗毁性能都有明显提升.     

基于FW-PSO算法优化无线传感网络拓扑结构的方法

无线传感网络(WSN)具有无标度网络的特征,通常工作在无人值守的开放性环境中,极易遭受到各种蓄意攻击。攻击使得网络发生故障,甚至会导致整个网络瘫痪。该文基于复杂网络领域的无标度网络,构建具有无标度特性的无线传感网络模型。利用烟花算法及粒子群算法(PSO)寻优过程中的搜索能力、种群多样性等优点,提出了一种FW-PSO算法,该算法在全局搜索能力和收敛速度上具有较好的性能。针对具有无标度特性的网络模型,用FW-PSO算法对网络拓扑进行优化,在不同的攻击策略下分别从动态抗毁性和静态抗毁性分析优化前后网络的性能。仿真实验表明,与其他同类算法相比,经过该文所提算法优化后的无线传感网络的动态和静态抗毁性能都有明显提升。

     

一种基于SPRINT的判定树分类算法

分类算法的研究一直是数据挖掘领域的一个热点。本文在介绍了目前判定树分类算法状况的基础上,着重分析了目前较为流行的SPRINT算法,并对该算法的数据结构进行了改进,提出一种新的算法NS,使得分类的速度及可扩充性得以提高。这一改进算法在一个银行决策支持系统(DSS)中得到实现,取得了很好的效果。     

提升用户感知的无线参数自动化诊断方法研究

本文提出一种以参数预警分析为核心的优化方法,使用诊断规则标准权值库,对影响无线网络的关键配置资源数据实施全网深度分析,并对输出的违规结果进行综合加权评价后,迭代式的将当前最严重的问题隐患推送至优化分析人员,实现了对无线网络的精细化分析和自动化诊断。     

基于决策树的网络客户分类方法研究

传统的网络购物只是对商品进行一个简单的分类和陈列,对于电子商务的商家并没有对网络消费者的购物数据进行深入研究探讨.针对网络购物过程中消费者选择商品的趋向性的不同,引入了基于决策树分类方法对网络客户购买商品的行为进行分析,并从决策树中挖掘出影响网络购物的主要因素以及各因素对网络购买行为的强弱影响程度.实验结果表明,此方法可以有效的对网络客户进行分类,有利于决策分析.     

基于C4.5决策树算法的全国积雪模型生成

C4.5算法是进行数据分类分析的经典决策树数据挖掘算法.本文介绍了决策树及其常用算法,并根据1971-2000年全国气象站点记录的数据信息,采用C4.5决策树算法建立全国积雪模型.通过积雪模型预测区域积雪分布情况的实验表明正确率达到83.96％,可以用于辅助遥感图像雪区检测进行判断决策.     

基于决策树的数据挖掘在电信CRM中应用研究

针对电信CRM中“数据丰富但知识贫乏”现象，提出数据挖掘技术，利用SUQ决策树构造算法建立一棵决策树模型，在CRM中根据客户的年龄、所属城市和性别对客户分类，预测客户类型，防止用户流失，争取新用户具有重要意义。     

基于认知自选择决策树的垂直切换方法研究

在异构无线网络环境下高速移动的终端用户需要随时随地接入网络,然而,在垂直切换过程中,由于终端用户对网络选择的偏好不同以及切换之后网络连接时间和状态难以得到保障,无法满足用户的切换需求。因此,提出了一种支持终端用户高速移动的基于认知自选择决策树的垂直切换方法。该方法首先根据网络属性和终端运动趋势建立相应的切换概率分布,然后根据用户偏好选择相应的决策树进行决策,最后通过对切换后终端的业务类型和运动状态进行反馈分析,提出了反馈认知决策方法。仿真结果表明,所提的方法不仅能够保证高速移动终端在异构无线网络下的切换质量,而且减少了不必要的切换,保证了网络的及时更新。     

基于决策树算法的工业光纤网络通信故障检测系统

针对工业光纤网络通信故障检测过程繁琐、效率低的问题,设计了一种基于优化的决策树数据挖掘算法的光纤网络通信故障检测系统。系统以减少检测器重复工作和准确定位为目标,引入以决策树为核心的故障数据挖掘模块,降低了对非己空间的故障挖掘时间。将第一阶光纤网络故障分类时仅以IP地址作为参量变成第二阶分类时使用指定的网络指标为基础构建决策树,进一步提高故障检测精度。对某车辆制造企业现有的光纤网络应用结果表明,与标准决策树方法相比,该算法将精度从69.0%提升到99.9%,将误报率从3.14%降低到0.48%,优化效果明显。     

基于决策树算法的信息系统数据挖掘研究

为了提高数据挖掘准确性和效率,文中提出了基于决策树算法的信息系统数据挖掘方法.以C4.5决策树算法计算属性的信息增益率和属性值的信息熵为基础,提出基于余弦相似度改进的C4.5决策树算法,若任意两个属性值的信息熵之差在阈值范围内,通过计算其余弦相似度合并在阈值范围内的属性值,并重新计算合并后属性的信息增益率,实现信息系统...     

基于Kronecker积的无线通信系统参量分离方法

针对无线通信系统中发射机非线性与多径衰落信道问题,提出了一种根据接收无线信号联合估计无线设备功率放大器(PA)非线性与无线信道单位脉冲响应的方法.首先,根据通信帧训练符号及发射机非线性模型构造卷积矩阵;接着,采用一次最小二乘(LS),根据接收信号估计PA的非线性模型系数与实际发送符号;然后,再采用一次LS,得到无线信道的单位脉冲响应估计;两估计可迭代或直接加取平均进行积累.理论推导与实验结果显示,采用过采样技术,所提方法可应用于单载波或多载波通信,实现PA非线性与无线信道单位脉冲响应的有效分离.新方法在无线通信的物理层射频指纹认证与信号可靠传输中具有应用价值.