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基于交互信息的连续值属性决策树学习算法
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作者 李华 胡晓绢 《南华大学学报(自然科学版)》 2008年第2期84-87,共4页
Fayyad连续值属性决策树学习算法使用信息熵的下降速度作为选取扩展属性标准的启发式,本文针对其易选取重复的条件属性等不足之处,引入属性间的交互信息,提出了一种改进算法——基于交互信息的连续值属性决策树学习算法,它的核心是使用... Fayyad连续值属性决策树学习算法使用信息熵的下降速度作为选取扩展属性标准的启发式,本文针对其易选取重复的条件属性等不足之处,引入属性间的交互信息,提出了一种改进算法——基于交互信息的连续值属性决策树学习算法,它的核心是使用信息熵和交互信息的下降速度作为选取扩展属性标准的启发式.实验结果表明,与Fayyad决策树学习算法相比,该算法降低了决策树中同一扩展属性的重复选取率,实现了信息熵的真正减少,提高了训练精度和测试精度,能构造出更优的决策树. 展开更多
关键词 经验概念学习 决策树 最小信息熵 交互信息 离散化
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单边三角形模糊数属性决策树学习算法
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作者 李华 王丽英 段晓恒 《南华大学学报(自然科学版)》 2007年第3期81-83,88,共4页
通过定义单边三角形模糊数空间上的一种全序关系,提出了属性取值为单边三角形模糊数的决策树学习算法.作为ID3算法在单边三角形模糊数意义下的推广,算法通过一种分割信息熵的极小化来选取扩展属性.通过非平稳割点的分析,减少了分割信息... 通过定义单边三角形模糊数空间上的一种全序关系,提出了属性取值为单边三角形模糊数的决策树学习算法.作为ID3算法在单边三角形模糊数意义下的推广,算法通过一种分割信息熵的极小化来选取扩展属性.通过非平稳割点的分析,减少了分割信息的计算次数,使算法的效率得到了提高. 展开更多
关键词 机器学习 归纳学习 单边三角形模糊数 决策树 类信息熵极小
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信息熵增量最小化准则在供应链中的应用 被引量:1
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作者 曾伟 《运筹与管理》 CSCD 2006年第4期155-159,共5页
本文研究了在考虑利润最大化准则和信息熵增量最小准则下,既能满足了利润最大化,又要增加利润可得性,销售商如何确定订购量的问题。数字实验表明:考虑双重准则得到的策略比仅考虑利润最大化准则得到的策略更好,可以使供应链、销售商及... 本文研究了在考虑利润最大化准则和信息熵增量最小准则下,既能满足了利润最大化,又要增加利润可得性,销售商如何确定订购量的问题。数字实验表明:考虑双重准则得到的策略比仅考虑利润最大化准则得到的策略更好,可以使供应链、销售商及制造商都受益。 展开更多
关键词 供应链 信息熵增量最小准则 利润最大化准则
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