关于信道噪音熵的研究

根据Shanno信息论 ,对信道的熵进行了研究。得出当在信息通信模型中接收设备和发送设备的差错概率为 0 5时 ,信道噪音的熵达到最大值。为使通信可靠 ,通信设备的差错概率应小于 0 5。     

基于知识依赖的决策树生成算法的研究

本文对利用数据挖掘技术解决大数据量的处理问题进行了较深入的研究,基于粗糙集理论提出了基于知识依赖的属性约简方法。该方法能够快速有效地找出真正影响决策的属 性。此外,又提出了以知识依赖为启发规则的决策树生成方法。该方法预测精度高,计算简便。     

基于核值的决策规则约简算法的研究

对决策信息系统的属性约简算法和决策规则约简算法进行了研究,在所研究的属性约简算法基础上提出了基于核值的决策规则约简算法及对决策规则的优劣排序算法,有利于提高决策分析的效力。     

基于数据仓库技术决策支持系统模式的研究

基于目前大多数决策支持系统是单纯地基于C／S模式或B／S模式的情况下，在研究数据仓库的特点、组成及其实现的基础上，对C／S模式与B／S模式的决策支持系统进行了深入研究，提出了将C／S模式与B／S模式相结合的基于数据仓库决策支持系统模式。这种模式会增强决策支持系统的决策能力。     

计算机网络可靠性的研究

一个计算网络实质上就是紧密联系的地理位置的不 同计算机系统的集合。在一个可靠的计算机网络中任意一个计算机系统Vi中的计 算机故障概率Pi必须满足Pi＜1/2。否则,这个网络不可诊断,因此也就不可靠。     

基于决策树学习的智能机器人控制方法

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间进行影射的方法－－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，文中给出了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。