基于决策树学习的智能机器人控制方法 被引量：9

1

作者 姜成志 叶明凤 顾泽元 《计算机工程与设计》 CSCD 2002年第10期24-26,78,共4页

通过样本例子的训练,建立状态空间到操作空间的对应关系是学习控制理论研究的核心。给出了用决策树学习方法,建立状态空间到操作空问进行影射的方法——基于决策树学习的空间变换方法。该方法可以应用到智能机器人控制、模式识别、专家... 通过样本例子的训练,建立状态空间到操作空间的对应关系是学习控制理论研究的核心。给出了用决策树学习方法,建立状态空间到操作空问进行影射的方法——基于决策树学习的空间变换方法。该方法可以应用到智能机器人控制、模式识别、专家系统的知识获取等方面。文中给出的有关智能机器人控制方面的数值实验结果表明,基于决策树学习的空间变换方法是行之有效的。 展开更多

关键词 决策树学习 智能机器人 控制方法 示例学习方法 机器学习理论

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基于决策树学习中的测试生成及连续属性的离散化 被引量：11

2

作者 陈恩红 王清毅 蔡庆生 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1998年第5期403-407,共5页

文中介绍并分析了基于决策树学习中的测试评价标准、测试生成机制及连续型属性的离散化等方法和实现技术．通过分析表明，在离散化过程中，采用信息熵最小化启发式能带来较好的效果．与二分离散化方法相比，采用多分离散化方法能从相同... 文中介绍并分析了基于决策树学习中的测试评价标准、测试生成机制及连续型属性的离散化等方法和实现技术．通过分析表明，在离散化过程中，采用信息熵最小化启发式能带来较好的效果．与二分离散化方法相比，采用多分离散化方法能从相同的实例集中构造出更好的决策树． 展开更多

关键词 决策树学习 测试生成 连续属性 离散化 人工智能

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改进的ID3算法及其在教育信息挖掘中的应用 被引量：6

3

作者 魏涛 《上海海事大学学报》 北大核心 2005年第3期82-84,共3页

为有效利用上海海事大学教学管理工作多年来积累的大量数据,对分类规则挖掘常用的ID3算法进行研究,结合教育信息的特点对ID3算法进行改进,以此为基础设计并实现了教育信息挖掘系统;利用所实现的系统对学生成绩和基本信息数据库进行挖掘... 为有效利用上海海事大学教学管理工作多年来积累的大量数据,对分类规则挖掘常用的ID3算法进行研究,结合教育信息的特点对ID3算法进行改进,以此为基础设计并实现了教育信息挖掘系统;利用所实现的系统对学生成绩和基本信息数据库进行挖掘分析,找出课程之间的相关性以及学生基本信息对学生就业方向的影响,并对挖掘结果进行比较分析,为学校的教学管理提供参考。 展开更多

关键词 数据挖掘 分类规则 决策树学习 ID3算法

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决策树算法在学生考试成绩中的应用 被引量：7

4

作者 邢晓宇 余建坤 陈磊 《云南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第1期77-80,共4页

研究了决策树生成算法,应用此算法分析学生考试成绩,得出对应的决策树,最后讨论了决策树发展的方向及需要解决的问题.

关键词 决策树方法 决策树学习 算法 考试成绩 知识表示

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本体辅助的自动化模式匹配技术 被引量：9

5

作者 刘强 赵迪 +1 位作者 钟华 黄涛 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期234-245,共12页

在基于映射的数据交换系统框架下,提出了一种本体辅助的模式匹配方法.它利用WordNet词汇本体和决策树学习相结合的方法进行属性名称匹配,构建数据类型本体计算属性数据类型的语义距离,依赖领域本体发现一对多的语义匹配关系,这3个过程... 在基于映射的数据交换系统框架下,提出了一种本体辅助的模式匹配方法.它利用WordNet词汇本体和决策树学习相结合的方法进行属性名称匹配,构建数据类型本体计算属性数据类型的语义距离,依赖领域本体发现一对多的语义匹配关系,这3个过程逐步提高了匹配质量.建立在实际应用数据上的实验结果表明,该方法具有较高的精确度和召回率. 展开更多

关键词 模式匹配 本体 决策树学习 数据库

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决策树分类技术研究 被引量：7

6

作者 陈文 史金成 《福建电脑》 2005年第8期5-6,共2页

决策树分类是一种重要的数据分类技术。该文通过对决策树分类方法的研究,进一步讨论了实际使用过程中决策树学习出现的常见问题的解决方法。为实际应用提供了依据。

关键词 数据分类技术 决策树学习 分类方法

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铁路信号设备故障诊断知识表示方法的研究 被引量：3

7

作者 殷亚平 张喜 《铁路计算机应用》 2005年第11期6-9,共4页

针对铁路车站信号设备复杂故障分类决策问题,提出并建立基于ID5R算法的故障诊断知识表示与知识库开发的实际应用方法。最后,通过实例分析验证应用ID5R算法建立故障诊断专家系统知识库的有效性。

关键词 熵 ID5R算法 决策树学习 故障诊断

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基于决策树的消防火灾等级模型研究 被引量：3

8

作者 侯忠辉 刘亮亮 杜渂 《网络安全技术与应用》 2016年第3期41-42,44,共3页

0引言随着消防一体化信息化建设的高速发展,借助于先进的信息化手段,消防灭火救援业务更加科学高效,对于消防管理来说,防火灭火是核心,对于灭火救援来说,火灾等级是关键。火灾等级,是衡量火灾大小的一个标准,反映的是火灾的大小,以及火... 0引言随着消防一体化信息化建设的高速发展,借助于先进的信息化手段,消防灭火救援业务更加科学高效,对于消防管理来说,防火灭火是核心,对于灭火救援来说,火灾等级是关键。火灾等级,是衡量火灾大小的一个标准,反映的是火灾的大小,以及火灾危险性的大小,火灾等级也影响了灭火救援过程以及灭火预案的制定。灭火救援中,由接警获取火灾发生的详细信息, 展开更多

关键词 火灾等级 灭火预案 决策树学习 属性值 数据集 自动灭火系统 过火面积 信息增益 自动报警系统 防排烟系统

原文传递

人工智能 产业升级新引擎 被引量：2

9

作者 吴勇毅 陈渊源 《上海信息化》 2016年第10期10-15,共6页

近年来,资本市场陷入寒冬,资本大鳄们却频频向底层技术革新者释放暖意。云计算、大数据等非流量驱动业务全面勃兴,曾经曲高和寡的人工智能（Artificial Intelligence,简称“AI”）迎来了前所未有的发展机遇：从算法到开源平台,从大数据... 近年来,资本市场陷入寒冬,资本大鳄们却频频向底层技术革新者释放暖意。云计算、大数据等非流量驱动业务全面勃兴,曾经曲高和寡的人工智能（Artificial Intelligence,简称“AI”）迎来了前所未有的发展机遇：从算法到开源平台,从大数据、云计算到智能芯片应用,创投金额在短短5年间增长了12倍,各国政府更密集出台相关政策、积极布局相关产业,将人工智能视为工业核心竞争力和国家级发展战略。时值“十三五”开局之年,我国应如何把握人工智能发展趋势,引领未来经济创新、产业转型升级？ 展开更多

关键词 底层技术 智能芯片 产业转型升级 资本大鳄 智能机器 图像识别 经济创新 革新者 资本市场 决策树学习

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属性约简在基于归纳学习的入侵检测中的应用

10

作者 乐毅 郑诚 吴国栋 《计算机技术与发展》 2007年第10期250-252,F0003,共4页

使用基于粗糙集(Rough Set)约简并和抽样结合来约简KDD99的海量数据中的属性,降低属性之间的相关性。使用具有广泛数学基础的粗糙集约简海量网络侦听数据的属性,产生具有较好的独立性入侵检测属性集,学习的时间效率也得到提高。通过具... 使用基于粗糙集(Rough Set)约简并和抽样结合来约简KDD99的海量数据中的属性,降低属性之间的相关性。使用具有广泛数学基础的粗糙集约简海量网络侦听数据的属性,产生具有较好的独立性入侵检测属性集,学习的时间效率也得到提高。通过具有相通理论基础的决策树印证约简的有效性和检测的时间效率并生成检测规则。 展开更多

关键词 归纳学习 入侵检测 粗糙集约简 决策树学习

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一种基于变异蚁群算法的分类规则挖掘算法 被引量：1

11

作者 王运林 王晓蜂 《电脑知识与技术》 2009年第4期2541-2543,共3页

Parepinelli等人提出了基于ACO的分类算法。算法实质上是一种序列覆盖算法：蚁群搜索一个规则，移去它覆盖的样例，再重复这一过程．从而得到共同覆盖样例的一组规则。针对蚁群算法计算时间长的缺点，文章采用了新的启发函数及信息素更... Parepinelli等人提出了基于ACO的分类算法。算法实质上是一种序列覆盖算法：蚁群搜索一个规则，移去它覆盖的样例，再重复这一过程．从而得到共同覆盖样例的一组规则。针对蚁群算法计算时间长的缺点，文章采用了新的启发函数及信息素更斯方法，并引入了精英群交叉变异策略。对两个功用数据的实验及其和Ant—Miner的对比表明，该算法有更强的预测分析能力，能够发现更好的分类规则集？以及形式更简单的规则。实验同时显示该算法有效节约了时间。 展开更多

关键词 蚁群算法 分类规则 精英群交叉变异策略 决策树学习

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利用监督学习实现IQ失衡状态下的自动调制样式分类

12

作者 Marc Lichtman William C.Headley +1 位作者 Jeffrey H.Reed 沈涛 《通信对抗》 2014年第3期57-62,共6页

以四阶和六阶累积量作为特征,研究了IQ失衡状态下发射机或接收机中数字调制样式分类过程。此外,还提出了多种监督学习方法来降低接收机中IQ失衡带来的影响,包括k-最近邻(k-NN)、支持向量机(SVM)和决策树学习。同时,还研究了发射机中IQ... 以四阶和六阶累积量作为特征,研究了IQ失衡状态下发射机或接收机中数字调制样式分类过程。此外,还提出了多种监督学习方法来降低接收机中IQ失衡带来的影响,包括k-最近邻(k-NN)、支持向量机(SVM)和决策树学习。同时,还研究了发射机中IQ失衡带来的影响,以及每种调制样式中IQ失衡对理论累积量的影响。仿真表明,监督学习法可有效补偿接收机中的IQ失衡。 展开更多

关键词 监督学习 IQ 失衡状态 决策树学习 训练数据 分类过程 最近邻 数字调制 支持向量机 分类器

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监督学习在无线认知传感器网络中的应用

13

作者 郎为民 陈凯 张国峰 《电信快报（网络与通信）》 2014年第4期9-11,28,共4页

监督学习是指利用一组已知类型的训练数据(输入对象和预期输出)对学习系统进行训练,调整分类器的参数,预测新输入的输出值。机器学习可用于无线认知传感器网络中的学习引擎设计和MAC(媒体访问控制)协议分类。文章介绍线性回归、Logisti... 监督学习是指利用一组已知类型的训练数据(输入对象和预期输出)对学习系统进行训练,调整分类器的参数,预测新输入的输出值。机器学习可用于无线认知传感器网络中的学习引擎设计和MAC(媒体访问控制)协议分类。文章介绍线性回归、Logistic回归、人工神经网络、决策树学习、随机森林、朴素贝叶斯分类器、支持向量机等常用监督学习算法的原理,并简要分析机器学习在无线认知传感器网络中的应用场景。 展开更多

关键词 监督学习 无线认知传感器网络 决策树学习 支持向量机

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决策树在高职院校就业数据分析中的应用

14

作者 麦晓冬 《信息与电脑（理论版）》 2013年第8期116-117,共2页

高职院校毕业生就业质量受到越来越多地重视。本文试探性地运用C4.5决策树算法对高职院校的历史就业数据进行分析,旨在挖掘出蕴藏其中的有用的知识,帮助学校的决策者在提高就业率和就业质量提供决策支持。

关键词 就业数据 决策树学习 数据分析 数据挖掘技术 信息增益 数据集 决策属性 院校毕业生 决策规则 规则

原文传递

决策树学习的智能机器人控制方法研究

15

作者 李维奇 石本改 《科学家》 2016年第10期18-18,59,共2页

随着人类社会的不断进步与现代科技的飞跃发展,智能机器人也成为人工智能科技领域所研究的重要方向。要使得智能机器人具备同人类一样能够自主获取探究知识的能力,这也成为了智能虚拟工作中的关键性内容。本文便从决策树学习的内涵入手... 随着人类社会的不断进步与现代科技的飞跃发展,智能机器人也成为人工智能科技领域所研究的重要方向。要使得智能机器人具备同人类一样能够自主获取探究知识的能力,这也成为了智能虚拟工作中的关键性内容。本文便从决策树学习的内涵入手,并对其智能机器人的控制方法作出具体探究,以期为各位读者朋友提供参考。 展开更多

关键词 决策树学习 智能机器人 控制方法 研究

原文传递

面向系统动态可靠性的自适应目标代码生成方法

16

作者 徐超 葛红美 何炎祥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第2期493-496,共4页

嵌入式系统工作在体积受限的封闭环境中,运算部件、存储单元等相关元器件体积小,集成度高,不同工作环境、不同使用频度对电子元器件的可靠性将产生重要影响。针对嵌入式系统工作过程中的动态可靠性,提出了面向系统动态可靠性的自适应目... 嵌入式系统工作在体积受限的封闭环境中,运算部件、存储单元等相关元器件体积小,集成度高,不同工作环境、不同使用频度对电子元器件的可靠性将产生重要影响。针对嵌入式系统工作过程中的动态可靠性,提出了面向系统动态可靠性的自适应目标代码生成方法。该方法借助于决策树学习算法,构建了系统可靠性评估模型;并以此为指导,设计了多路径目标代码生成方法,使得系统能够根据实际工作状态信息,自适应地执行最佳的路径,以避免系统资源使用的不均衡,提高各运算部件的可靠性。实验表明,该方法将程序对单个处理器最高使用率由80%以上降到了30%以内,将内存单元最大最小访问比例由157.3降到了15.4,有效均衡了各处理器核和内存单元的使用。 展开更多

关键词 动态可靠性 决策树学习 多路径 代码生成 自适应

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平均1-依赖决策树集成算法 被引量：6

17

作者 周传华 王清 +1 位作者 吴科主 赵保华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期434-438,共5页

基于平均1-依赖贝叶斯分类器(AODE)算法的思想,提出了平均1-依赖决策树集成算法(AODT),该算法通过使用每个输入属性和类别属性共同建立集成学习中的个体决策树分类器.同时,我们从多任务学习的角度探讨了AODE和AODT算法的工作原理.通过在... 基于平均1-依赖贝叶斯分类器(AODE)算法的思想,提出了平均1-依赖决策树集成算法(AODT),该算法通过使用每个输入属性和类别属性共同建立集成学习中的个体决策树分类器.同时,我们从多任务学习的角度探讨了AODE和AODT算法的工作原理.通过在Weka平台上使用40个UCI数据集的实验结果表明,该算法可以显著提高决策树学习算法的分类性能,并且具有很好的抗噪声性能. 展开更多

关键词 集成学习 多任务学习 决策树学习算法 平均1-依赖贝叶斯分类器

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基于决策树学习的柱状二极管表面缺陷检测系统设计 被引量：3

18

作者 郭朝伟 张中炜 《微型机与应用》 2015年第6期39-41,共3页

研究对象为柱状二极管,管体表面分布着白色文字和极性环。通过光学原理设计出能够减弱反光、打亮侧面的光学平台。同时,从对象分割、特征提取和决策树分类器三方面讲述视觉软件系统的设计流程:针对文字与缺陷ROI相混的情况,先利用笔画... 研究对象为柱状二极管,管体表面分布着白色文字和极性环。通过光学原理设计出能够减弱反光、打亮侧面的光学平台。同时,从对象分割、特征提取和决策树分类器三方面讲述视觉软件系统的设计流程:针对文字与缺陷ROI相混的情况,先利用笔画宽度转换(SWT)分割文字,剩下的连通ROI即是缺陷ROI;针对缺陷特征,提出平均灰度、环状度、边缘方向直方图和LBP四项特征值;最后利用决策树分类器对缺陷ROI进行分类,缺陷ROI识别率接近100%,缺陷ROI分类正确率达到92.3%,取到了较好的识别和分类效果。 展开更多

关键词 机器视觉 笔画宽度转换 全局LBP纹理算子 决策树学习分类器

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多源域分布下优化权重的无监督迁移学习Boosting方法 被引量：2

19

作者 李赟波 王士同 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第2期365-370,387,共7页

深度决策树迁移学习Boosting方法(DTrBoost)可以有效地实现单源域有监督情况下向一个目标域迁移学习,但无法实现多个源域情况下的无监督迁移场景。针对这一问题,提出了多源域分布下优化权重的无监督迁移学习Boosting方法,主要思想是根... 深度决策树迁移学习Boosting方法(DTrBoost)可以有效地实现单源域有监督情况下向一个目标域迁移学习,但无法实现多个源域情况下的无监督迁移场景。针对这一问题,提出了多源域分布下优化权重的无监督迁移学习Boosting方法,主要思想是根据不同源域与目标域分布情况计算出对应的KL值,通过比较选择合适数量的不同源域样本训练分类器并对目标域样本打上伪标签。最后,依照各个不同源域的KL距离分配不同的学习权重,将带标签的各个源域样本与带伪标签的目标域进行集成训练得到最终结果。对比实验表明,提出的算法实现了更好的分类精度并对不同的数据集实现了自适应效果,分类错误率平均下降2.4%,在效果最好的marketing数据集上下降6%以上。 展开更多

关键词 深度决策树迁移学习(DTrBoost) 迁移学习 无监督学习 决策树

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多源域分布下优化权重的迁移学习Boosting方法 被引量：1

20

作者 李赟波 王士同 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第6期1441-1452,共12页

深度决策树迁移学习Boosting方法(DTrBoost)仅能适应一个源域与一个目标域的训练数据,无法适应多个不同分布的源域的样本。此外,DTrBoost方法同步地从源域中学习数据至目标域模型,并没有根据重要程度量化学习知识的权重。在实践中,对于... 深度决策树迁移学习Boosting方法(DTrBoost)仅能适应一个源域与一个目标域的训练数据,无法适应多个不同分布的源域的样本。此外,DTrBoost方法同步地从源域中学习数据至目标域模型,并没有根据重要程度量化学习知识的权重。在实践中,对于某数据集的数据按照某一或某些特征划分出来的数据往往分布不一致,并且这些不同分布的数据对于最终模型的重要性也不一致,知识迁移的权重也因此不平等。针对这一问题,提出了多源域优化权重的迁移学习方法,主要思想是根据不同分布的源域空间计算出到目标域的KL距离,利用KL距离的比值计算出不同分布的源域样本的学习权重比例,从而优化整体梯度函数,使学习方向朝着梯度下降最快的方向进行。使用梯度下降算法能使模型较快收敛,在确保迁移学习效果的同时,也能确保学习的速度。实验结果表明,提出的算法在整体上实现了更好的性能并且对于不同的训练数据能够实现自适应效果,分类错误率平均下降0.013,在效果最好的OCR数据集上下降0.030。 展开更多

关键词 深度决策树迁移学习Boosting方法(DTrBoost) 多源域迁移学习 KL距离 决策树

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