决策树C4.5算法在银行信贷业务工作中的应用研究

在银行的信贷业务中,银行贷款员需要分析数据,要预测哪些贷款申请者是安全的,银行是否有风险。对于这类问题,文中利用数据挖掘技术中决策树C4.5算法,以一个具体的案例详细讲解了C4.5算法的原理及其实现算法,通过分析以往客户贷款的信息,建立预测模型和模型解释,并通过提取模型中的规则对银行进行信贷业务时可以预测客户是否是安全的,为降低银行信贷风险起到了一定的辅助作用。

应用于考古数据处理的决策树算法研究

数据挖掘技术是在近来信息化进程的发展和人们对信息需求的快速增加的大背景下应运而生的一项新技术。考古研究的进步使得找寻考古数据之间关系、并以此为途径研究其背后的社会和历史发展规律成为主题,将数据挖掘技术引入考古研究领域正好顺应了这一大趋势。决策树算法是典型的数据挖掘中的分类算法。为了适应考古研究的具体要求,我们基于C4.5算法,提出了两点改进:增加了一个表示研究背景的参数向量以改进决策树算法无法充分利用先验背景的确定;改变了分裂判定准则——信息增益率的计算方法以提高算法运行速度。经过检验二者都获得了较好的效果。

基于C4.5算法的入侵检测规则生成与应用

为有效防范计算机系统安全威胁,提高入侵检测的准确率。可以利用数据挖掘技术,在应用程序的系统调用数据集上进行分类挖掘,从而生成计算机免疫系统中的入侵检测规则,对未知操作进行入侵检测。本文受计算机免疫原理启发,将系统调用序列作为数据源,在对系统调用进行采集的基础上,利用C4.5算法提取规则,比较样本数据集与未知数据集来检验入侵行为,并验证了这种异常入侵检测方法的有效性和可行性。

基于内容的搜索引擎垃圾网页检测

有些网页为了增加访问量,通过欺骗搜索引擎,提高在搜索引擎的搜索结果中的排名,这些网页被称为"搜索引擎垃圾网页"或"垃圾网页"。将搜索引擎垃圾网页的检测看成一个分类问题,采用C4.5分类算法建立决策树分类模型,将网页分成正常网页和垃圾网页两类。实验表明我们的分类模型可以有效地检测搜索引擎垃圾网页。

Deep Web查询接口的判定技术研究

互联网的飞速发展,给人类带来了海量的可供访问信息,但是,现今搜索引擎索引的绝大部分是表层SurfaceWeb网的信息,限于一些技术原因,搜索引擎几乎无法索引到Deep Web网中的信息。由于查询接口是Deep Web的唯一入口,但并非所有的网页表单都是查询接口,为了能充分利用Deep Web后台数据库信息,首先要找到进入Deep Web后台数据库的入口,所以对查询接口的正确判定至关重要。文中介绍了利用决策树C4.5分类算法自动判定网页表单是否为DeepWeb查询接口的方法。

基于大数据的液压支架电液控制系统故障诊断

针对液压支架电液控制系统故障人工排查方式无法准确定位某些随机故障或个别系统故障的问题,对传统电液控制系统硬件设备进行智能化改造:增加了对系统核心关键部件电气参数的采集传输功能;从大数据采集、传输、处理等方面,阐述了基于Hadoop的大数据决策分析服务平台的构建;设计了大数据故障诊断引擎,以并行算法为核心对各类故障进行识别和诊断,基于MapReduce对C4.5决策树分类算法进行改进,并通过后剪枝技术解决算法容易过度拟合且不稳定的问题,通过多分类器融合技术提高算法准确性。测试结果表明,通过C4.5决策树分类预测引擎提取的电磁先导阀、控制器、压力传感器及行程传感器故障特征曲线存在较大差异性,通过动态比较匹配,依据故障特征曲线变化规律可识别出故障类型。