四阶累积量的MUSIC算法在海流测向中的应用

针对高频地波雷达系统OSMAR2000海流测向中海流元数不易估计的问题，利用四阶谱累积量MUSIC算法的空间谱结构特点，采用试探法确定信号源数并估计信号源的位置．通过对模拟海流和实测数据的处理实验表明，利用该算法可以较准确地估计出海流元的个数和方位，并且比传统MUSIC方法获得更小的角度估计方差，有效地反演了海洋表面流信息．     

基于决策树方法的银行客户信用评估

分析了传统银行客户信用评估方法存在的问题,针对ID3算法存在的不足,提出了一种改进的ID3算法.实验结果表明,改进后的ID3算法分类正确率有所提高,所生成的决策树较为健壮、简洁,可以减少计算代价,提高计算效率.     

决策树在文本分类中的应用

介绍了文本分类的思想,探讨了通过决策树学习来对文本进行有效分类的过程。     

基于ID3算法决策树的研究与改进

ID3算法是决策树学习的核心算法,本文主要论述了ID3算法的主要思想,并根据原有算法的不足之处,做了改进。     

脑信息特征的评价分类方法

对脑信息处理的能力特征量和总体偏离度特征量进行了确定性评价分类.在分类数上,提出了common分类法,以一般人的特征作为分类基准,在common两边展开,以确定分类数.在分类边界上,提出了根据特征量的正态分布确定分类边界的方法.若特征量分布不是正态分布,则采用了博克斯和考克斯变换将其变为正态分布,最终得到能力特征量和总体偏离度特征量的分类规则.由于人的行为是脑信息处理在宏观上的表现,所以其研究成果可直接用来评价人的能力和行为特征.     

数据挖掘中决策树分类方法研究

分类知识的获取是数据挖掘所要实现的重要任务之一,其核心问题是解决分类模型的构造和分类算法实现问题.本文以决策树分类方法中有代表性的方法C4.5为例介绍数据挖掘中的一种分类模式:基于决策树方法的分类器的构建方法和算法.     

基于云理论神经网络决策树的生成算法

提出了一种基于五层云神经网络的决策树生成方法.运用五层云神经网络学习变量间的云映射关系,从中生成云决策树.给出了神经网络的学习算法和云决策树的推理方法,这种方法不但具有神经网络的学习能力,而且结合云理论处理知识的不确定性的能力.该方法利用了五层云神经网络学习后的云映射强度,并能实现云决策树的剪枝优化,提高了算法的正确率.