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基于模糊决策树的采煤机故障诊断研究

微计算机信息 2009年第34期25卷 94-95,141页

作者：袁英陈立潮张英俊赵治军太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024

针对粗糙集理论只限于处理清晰数据的不足,本文将粗糙集理论和模糊集理论相结合,通过计算决策属性相对于条属性的依赖度,并把这种度量方法用于模糊决策树的设计中,提出了一种基于模糊决策树的采煤机故障诊断算法。通过实分析,此方法能... 详细信息

针对粗糙集理论只限于处理清晰数据的不足,本文将粗糙集理论和模糊集理论相结合,通过计算决策属性相对于条属性的依赖度,并把这种度量方法用于模糊决策树的设计中,提出了一种基于模糊决策树的采煤机故障诊断算法。通过实分析,此方法能够提高采煤机故障诊断的准确性和效率。

关键词：粗糙集模糊集模糊决策树故障诊断采煤机

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基于模糊决策树的成绩评估模型

计算机与数字工程 2018年第1期46卷 8-11,143页

作者：刘姣王兵蒋玉宇陈宓宓江苏科技大学信息化建设与管理中心镇江212003

针对大众教育中考试分数不能完全体现学生成绩的问题,提出基于模糊决策树的成绩评估模型,实现基于平时行为表现的学生学业水平预测。首先,采用数理统计和专家建议方法确定模型属性指标,以设计的模糊隶属度函数为基础对数据进行模糊处理... 详细信息

针对大众教育中考试分数不能完全体现学生成绩的问题,提出基于模糊决策树的成绩评估模型,实现基于平时行为表现的学生学业水平预测。首先,采用数理统计和专家建议方法确定模型属性指标,以设计的模糊隶属度函数为基础对数据进行模糊处理,建立模糊矩阵。然后,通过改进的决策树算法对高校学生校园行为关联的成绩信息进行决策分析。最后,采集某学院实际数据进行实例分析,验证了模型的有效性。该模型为高校教学质量评估和教育信息化建设提供了有效方法,对高校教学工作管理和改革提供了重要的决策依据。

关键词：数据挖掘成绩评估模糊决策树高校管理

关于模糊决策树和遗传算法在软件估算中的应用研究

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数字技术与应用 2015年第6期33卷 127-127页

作者：苟英刘陈重庆工程学院重庆400056

本文通过探讨在软件估算中,怎么处理影响估算的不确定性,软件估算方法很多,但是只有单一运用的研究,引入遗传算法和模糊决策树。对目前的遗传算法优化的模糊决策树进行了说明,明确了他们各自的优势以及处理过程。把与遗传算法相结合的... 详细信息

本文通过探讨在软件估算中,怎么处理影响估算的不确定性,软件估算方法很多,但是只有单一运用的研究,引入遗传算法和模糊决策树。对目前的遗传算法优化的模糊决策树进行了说明,明确了他们各自的优势以及处理过程。把与遗传算法相结合的模糊决策树算法应用于软件估算中,将遗传算法和模糊决策树算法相结合,并在特定历史软件项目数据集上的运算规律和性能进行研究,为遗传算法和模糊决策树算法在软件可靠性研究方面做好基础准备。

关键词：软件估算模糊决策树遗传算法模糊命题

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基于模糊推理的空间非合作目标意图识别方法

北京航空航天大学学报 2024年

作者：杨卓师鹏周韬李文龙北京航空航天大学宇航学院上海卫星工程研究所

针对空间中无先验信息的非合作目标意图难以判别的问题，提出一种基于模糊推理的意图识别方法，实现对目标意图的可溯源识别。以绕飞、打击和角度三种度量作为态势评估指标，综合利用非合作目标典型抵近行为的特征信息和领域专家知识构... 详细信息

针对空间中无先验信息的非合作目标意图难以判别的问题，提出一种基于模糊推理的意图识别方法，实现对目标意图的可溯源识别。以绕飞、打击和角度三种度量作为态势评估指标，综合利用非合作目标典型抵近行为的特征信息和领域专家知识构建意图识别数据集。通过聚类分析和隶属度划分对目标意图的特征数据进行模糊化处理，采用模糊决策树算法建立意图识别模型，实现对目标意图的可溯源准确识别。用数值方法进行仿真验证，验证了所提出的意图识别方法的有效性，并且识别准确率优于比较算法。

关键词：非合作目标意图识别模糊推理态势评估模糊决策树

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模糊智能决策树模型与应用研究

计算机科学与探索 2022年第3期16卷 703-712页

作者：鱼先锋耿生玲青海师范大学计算机科学学院西宁810008 商洛学院数学与计算机应用学院陕西商洛726000

决策问题是计算智能最核心的问题之一。基于模糊数学理论建立了一个普适的模糊决策树模型;用节点刻画决策前提和控制信息,用树上的边形式化推理规则;并在节点和边上定义合理的模糊决策算子,进行多级综合决策。工程决策考虑不同方案的成... 详细信息

决策问题是计算智能最核心的问题之一。基于模糊数学理论建立了一个普适的模糊决策树模型;用节点刻画决策前提和控制信息,用树上的边形式化推理规则;并在节点和边上定义合理的模糊决策算子,进行多级综合决策。工程决策考虑不同方案的成本、可行性和收益,将这些信息进行融合作为决策方案优劣的测度;建立加权模糊智能决策模型,并给出了基于该模型求最优的多属性受限决策的算法。讨论了模型和算法的复杂度。通过两个应用实例验证说明了决策模型和最优决策方案求解算法考虑定性与定量信息,决策结果科学合理且信息量大。

关键词：模糊决策树受限决策最优决策加权函数

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基于直觉模糊集的决策树算法研究及应用

基于直觉模糊集的决策树算法研究及应用

作者：李艳凤北京交通大学

学位级别：硕士

作为机器学习和数据挖掘经典的分类模型之一,决策树算法因其简单易懂可复用性强等优点得到了广泛的应用。经典的决策树算法不能处理模糊环境下的分类问题,基于模糊集理论,提出了模糊决策树算法(Fuzzy Decision Tree,FDT)。FDT是经典决... 详细信息

作为机器学习和数据挖掘经典的分类模型之一,决策树算法因其简单易懂可复用性强等优点得到了广泛的应用。经典的决策树算法不能处理模糊环境下的分类问题,基于模糊集理论,提出了模糊决策树算法(Fuzzy Decision Tree,FDT)。FDT是经典决策树在模糊集下的扩展,是将一个本来杂乱无序的样本数据进行模糊处理后生成一棵可用于分类预测的模型。模糊决策树的优势在于决策树广泛的应用性和表达知识的易被理解性,以及利用模糊理论去处理模糊信息的能力。FDT已经在医疗、交通、金融等领域得到了广泛的应用。FDT本质上是一种有监督的数据分类模型,通常使用隶属度来表示样例隶属于结点的程度。但是在实际的数据分类过程中,不仅要考虑样例隶属于结点的程度,还需要考虑不属于结点的程度,显然FDT不能全面表述这类分类信息。直觉模糊决策树(Intuitionistic Fuzzy Decision Trees,IFDT)的提出解决了这一问题,但现有的IFDT算法只给出了构建的思想,缺少完整的构建的过程,而且计算直觉模糊熵的方法在某些情况下不满足限制条件。因此,本文提出了改进的直觉模糊决策树算法(Improved Intuitionistic Fuzzy Decision Trees,IIFDT),修改了 IFDT 计算直觉模糊熵的方法,并提出IIFDT的剪枝方法、规则抽取方法、分类预测方法。IIFDT包含了完整的构建过程,改进了 IFDT计算直觉模糊熵时不满足限制条件的情况,更具有普适性。此外,将IIFDT应用在糖尿病诊断中,并以此算法为核心开发了基于IIFDT的糖尿病辅助诊断系统。本文的研究内容主要包括以下三点:(1)论述IFDT的构建思想,梳理FDT的相关理论,总结不同的FDT选择扩展属性的方法和剪枝方法,并梳理直觉模糊集相关的基本概念,坚实了构建IIFDT的理论基础。(2)构建IIFDT模型。推导IIFDT构建的过程,包括属性的模糊处理、扩展属性的选择标准、IIFDT的剪枝处理、IIFDT规则的抽取、IIFDT的分类预测。并以一个算例为例完成IIFDT模型的构建,最后使用三组公开的数据集将IIFDT和其他几种算法进行了对比分析,证明了本文的算法的优势。(3)开发基于IIFDT的糖尿病辅助诊断系统。以IIFDT算法为核心,设计并实现基于IIFDT的糖尿病辅助诊断系统,包括系统需求分析、框架设计、详细设计,人员管理模块、数据处理模块、糖尿病模型构建模块、糖尿病辅助诊断模块的功能实现。最后通过对诊断结果的比较分析,说明IIFDT模型在糖尿病辅助诊断中应用的可行性,以及该系统具有一定的应用价值。

关键词：模糊决策树直觉模糊决策树改进的直觉模糊决策树医疗辅助诊断

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基于模糊理论的决策树算法的研究及应用

基于模糊理论的决策树算法的研究及应用

作者：于振灏中国地质大学(北京)

学位级别：硕士

在数据挖掘领域,数据的分类是其研究的核心内容之一,而决策树算法,便是一种简单高效且应用比较普遍的分类算法。该算法的模型简单明朗,易于理解,可复用性强,同时具有较高的分类精度。经典的决策树算法不善于处理数据的模糊性问题,随着... 详细信息

在数据挖掘领域,数据的分类是其研究的核心内容之一,而决策树算法,便是一种简单高效且应用比较普遍的分类算法。该算法的模型简单明朗,易于理解,可复用性强,同时具有较高的分类精度。经典的决策树算法不善于处理数据的模糊性问题,随着模糊理论在机器学习、人工智能等方面的应用,通过将模糊集合理论与决策树算法融合,诞生了模糊决策树算法,比如FuzzyID3、Min-Ambiguity算法等。模糊决策树算法的出现使经典决策树算法的应用得到拓展,对该类算法的发展有着深远的影响,使其能够处理具有不确定性的数据。论文的主要工作包括以下几点:(1)论述决策树以及模糊理论相关的基础概念,总结不同决策树算法分裂属性选取标准的差异,分析不同的决策树剪枝技术。重点比较清晰决策树与模糊决策树在建树过程、数据预处理、算法复杂度、规则匹配方式以及适用范围等方面的差异,总结它们的优缺点。(2)提出了通过K-means算法获取连续属性聚类中心点,并结合三角模糊数对连续数据模糊处理的方式。同时设计完成了基于FuzzyID3和Min-Ambiguity算法的可视化模糊决策系统。结合Weka开源数据挖掘软件中实现的C4.5和CART算法,通过实验分析,比较四种决策树算法在分类正确率和产生的规则数上的不同。实验发现FuzzyID3算法在各个数据集上都有较高的正确率,且规则数较少。CART算法生成的规则数最少,这是因为其二叉树的模型特点和以基尼指数作为分裂属性选取标准的特性。对比FuzzyID3和Min-Ambiguity两种模糊决策树算法,发现前者整体性能优于后者,同时实验分析了真实度对这两种算法的影响。(3)将模糊决策树算法应用到邮件分类中,设计了一种以FuzzyID3算法为核心,基于邮件行为特征的邮件分类模型,提出了一种邮件特征属性选取的方案和相应的模糊处理方案。通过实验验证发现,该模型在对邮件分类时具有较高的召回率和正确率,可以较为高效的识别垃圾邮件。

关键词：数据挖掘决策树模糊决策树邮件分类

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基于模糊度的决策树生成算法

云南民族大学学报（自然科学版） 2019年第3期28卷 285-288页

作者：罗秋瑾云南财经大学统计与数学学院云南昆明650221

在处理不确定问题中,生成模糊决策树是一种常用的方法.其算法主要包含2个步骤,一个是树的生成条件,主要是确定扩展属性的选择标准,并以此为核心得到生成模糊决策树的启发式算法.另一个则是树的终止条件,否则会造成树的过度拟合的情况.目... 详细信息

在处理不确定问题中,生成模糊决策树是一种常用的方法.其算法主要包含2个步骤,一个是树的生成条件,主要是确定扩展属性的选择标准,并以此为核心得到生成模糊决策树的启发式算法.另一个则是树的终止条件,否则会造成树的过度拟合的情况.目前,典型的算法中通常利用粗糙模糊依赖度作为选择扩展属性的依据,但是这个依赖函数不具备单调性,从而导致算法有不收敛的可能,基于这个问题,给出了模糊度的定义,重新定义了模糊依赖度和模糊粗糙度,选择模糊依赖度最大的条件属性作为根结点;然后,使用模糊粗糙度作为叶子结点的终止条件;最后,通过实例说明了整个模糊决策树的归纳过程.

关键词：模糊粗糙集模糊决策树模糊依赖度扩展属性模糊粗糙度

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一种鲁棒的场地球类视频中的球门探测方法

国防科技大学学报 2013年第5期35卷 85-90页

作者：卜江郑彬廖东升国防科技大学人文与社会科学学院湖南长沙410074

在场地球类视频中,球门常常会伴随着精彩片段而出现。因此,球门探测是体育视频摘要的基础,同时也是视频高层语义概念探测的研究热点。目前,利用机器学习方法进行视频中的对象探测是非常有前途的研究领域。基于此,提出一种基于模糊决策... 详细信息

在场地球类视频中,球门常常会伴随着精彩片段而出现。因此,球门探测是体育视频摘要的基础,同时也是视频高层语义概念探测的研究热点。目前,利用机器学习方法进行视频中的对象探测是非常有前途的研究领域。基于此,提出一种基于模糊决策树的球门探测算法,用来探测场地球类视频中球门帧的出现,为了提高分类准确性,在模糊决策树训练的过程中加入了平衡处理。实验结果表明,与基于阈值和决策树的算法相比,该算法可以得到更好的分类结果(F-measure>95%),并且可以从所建立的树中推导出模糊规则来解释分类模型。

关键词：球门探测模糊决策树场地球类视频平衡处理