决策树技术及其当前研究方向

介绍了决策树归纳技术及其发展过程,阐述了目前最流行的决策树技术的基本方法及简化决策树的主要方法。同时介绍了决策树技术面临的挑战,目前在与其他技术结合,寻找新的构造方法,简化方法,训练与检验数据的大小及特性与其本身特性的关系,不确定环境下决策,时间复杂度与准确性之间的关系,软件实现等方面的研究,以及它在工程上的应用,展望了它的未来发展前景。

ID3算法在高考志愿分析中的应用

运用ID3算法和最小二乘法构建高考志愿录取预测模型,给出决策树算法以及数据预处理、模型建立、模型比较、准确性评估的过程,最后得出相关规则对考生填报志愿进行预测性指导.

基于树加权朴素贝叶斯算法的入侵检测技术研究

针对朴素贝叶斯(NB)算法在现实情况中所存在的缺陷,提出一种改进后的朴素贝叶斯算法——树加权朴素贝叶斯(TW-NB)算法。该算法通过引入决策树归纳法(DTI)在属性之间条件独立的集合中选择出相对更为重要的子属性集,并利用权重参数弱化了NB算法的条件独立假设性,从而降低了分类数据的维度,提高了算法的分类准确率。结合实验结果证明,在使用有限的计算资源下,基于TW-NB算法的入侵检测技术对于不同的网络入侵类型皆能表现出较高的检测率(DR)和较低的误检率(FR)。

以信息增益模式探讨在高维数据上的多类别证型分类

在慢性胃炎研究上决策树归纳法之使用已渐增加,以决策树归纳法同时表示信息增益以区别胃炎症状对证型分类之贡献,能更正确地区别慢性胃炎。而信息增益已广泛地用于评估两分分类,仅有很少报导有关多类别慢性胃炎分类,它需要探索多类别慢性胃炎分类之信息增益。本研究提出基于名目及次序样本类结果的决策树归纳法所做的多类别慢性胃炎分类,例如,不同慢性胃炎次型的症状样本,评估是以决策树归纳法与Friedman-Goldszmid,HGC,Cheng判别法之正确率作比较。显示平均正确率64.9%优于前三者且提高1.55%。

城乡交错区耕地分区管护及生态补偿模式研究——以上海市浦东新区为例

基于土地评价和立地条件评估(Land Evaluation and Site Assessment, LESA)框架构建以耕地自然质量、生态敏感性、区位条件、耕作条件和土壤环境安全风险组成的指标体系,以决策树归纳法将浦东新区耕地划分为工业污染、生态农业、轮作休耕、农业连片、休闲农业和非农转化6类管护区,根据各区管护重点提出规模经营及绿色生产、休闲观光及农田保育、非农管控及发展限制型耕地生态补偿模式。上海市浦东新区耕地自然质量优良,约50%的耕地可规模经营及连片生产,但仍有10%左右的耕地面临着工业污染和非农占用的风险。建议对以稳产高产和生态协调为目标的农业连片区和生态农业区采取规模经营及绿色生产型生态补偿模式,对发展农业生产新形态的轮作休耕区和休闲农业区采取休闲观光及农田保育型生态补偿模式,对非农化风险较高的工业污染区和非农转化区采取非农管控及发展限制型生态补偿模式。