决策树算法在应急预案评估中的应用分析

为了有效应对各种突发事件,国家编制了各种突发事件应急预案。这些预案,需要有一定的方法评估它们的有效性。首先,论述了当前一些预案评估的相关研究成果和评估方法,并且针对这些评估方法的优缺点,提出了采用基于大样本的决策树算法评估预案的方法;其次,通过对评估指标数据类型的分析,采用聚类算法实现对评估指标进行分类。该方法可以有效的减少预案评估中人为因素的影响,对应急预案评估的研究具有指导意义。     

决策树算法在村镇银行信用风险预警中的应用研究

本文针对村镇银行贷款风险较高的问题,构造了基于决策树算法的信用风险预警模型。经测试验证,该模型具有较高的准确率和预测能力,能够为评估贷款申请人的信用风险提供依据。     

决策树算法在僵尸网络检测中的应用

近年僵尸网络已经引起了信息安全领域的高度重视,目前现有的IRC僵尸网络检测算法或者需要先验知识,或者不能达到轻量实时处理,多数都不能满足大规模网络检测的需要,因此本文主要利用僵尸网络昵称采用决策树算法对其进行分析判断,检测是否是僵尸网络.     

决策树算法在银行贷款风险预警中的应用分析

贷款风险是金融风险中的主要类型,本文运用数据挖掘中的决策树技术对贷款风险进行预警,应用规则对客户贷款信息进行预测,为贷款部门提供决策依据。     

决策树算法在模块故障预测中的应用

某型波束控制处理器是应用于某课题的一种故障率较高的控制电路板,其故障定位主要依靠专业人员的经验。针对该模块故障定位准确率不高的问题,提出一种基于ID3决策树算法的故障预测方法。通过对已有的故障定位记录进行梳理,建立特征工程、计算属性分类信息熵、递归建立决策树,得到故障预测的最优决策树模型。实验分析表明,基于ID3决策树的故障预测方法充分发挥了计算机的计算优势和机器学习算法的数据挖掘能力,对故障的分析定位预测准确率超过86.5%。     

决策树算法在工程项目管理中的优化决策编程

工程项目管理不仅需要管理人员不断提高自身素质而且需要科学的手段和方法;通过对决策树算法的VB编程,实现工程项目的优化管理决策,使用此种软件,可以方便地为工程项目管理者在制定项目控制目标时,按照项目建设的内在规律对项目建设的全过程进行有效地计划、组织、协调和控制。最终达到科学管理工程项目的目的。     

自适应模糊决策树算法在数据流挖掘中的应用

在网络的许多应用中数据是以流的形式存在的,例如网络流、传感器数据,以及网页点击流等,分析和挖掘这类数据,可以发现某中有价值的信息。在此,针对数据流挖掘算法中出现的一些问题（如概念漂移问题）,提出了一种自适应模糊决策树的优化算法。该算法对于解决处理数据流概念中的漂移问题有较好的效果。     

决策树算法在老年性痴呆病因病机分析中的应用

通过决策树算法建立了老年性痴呆病型病因判断模型。文中详细研究了决策树算法C5.0及其修正方法,之后通过对太原市1500例数据的分析借助决策树C5.0算法构建了老年性痴呆的判断模型,并对其进行了修正,得到具有实际指导意义的判别模型。     

改进决策树算法的应用研究

针对ID3算法倾向于取值较多的属性的特点,同时为避免特定领域主观属性影响分类结果,提出了一种改进的决策树算法。该方法利用决策树算法构造决策树,通过对分类结果中主客观属性进行标记并逻辑运算,最终得到较客观的决策信息,并进行实验验证。     

粗集决策树算法在医院感染诊断中的应用研究

医院感染是目前各级医院存在的一个突出公共卫生问题，也是多年来各级医院拟解决的难题。在介绍医院感染的基本知识的基础上，分析和研究了粗糙集与决策树两种常用的数据挖掘工具，并将它们进行融合，运用到医院感染的诊断中。实验结果验证了此算法的可行性和有效性，为医院感染的诊断提供了一种新的研究思路和分析方法。     

多智能体系统(MAS)在企业内部信用评估中的应用研究

研究、实现了企业内部信用评估多智能体系统IECRMAS（Inner-Enterprise Credit Rating System）.与传统决策支持系统不同的是,IECRMAS不仅关注客体信息利用,而且研究了如何提高评估主体和评估团队的理性,以及促进共享团队形成的评估机制.基于MAS技术的信用评估系统具有分布式、半自治的、可观测的、可控的、可动态配置等特点.该系统的主要创新之处在于;（1）基于企业信用交易过程的信用评估流程规范化;（2）面向评估任务的评估主体动态分组和共享团队培育机制;（3）以Agent辅助评估师个人构成理性评估个体.IECRMAS在多家单位进行了应用,取得了良好的社会效益和经济效益.     

基于决策树算法的入侵检测研究

目前网络环境日益复杂,传统的入侵检测效率较低,为提高网络入侵检测的效率和准确性,本文提出一种基于决策树算法的入侵检测模型.针对决策树算法准确性高、速度快和可以处理高维数据等特点,采用多种类型的决策树算法对入侵数据特征分析处理,对比效果,最后对网格搜索算法进行改进,提高网格搜索算法优化模型参数的效率.通过实验分析,在模型...     

基于优化的决策树算法在热轧工艺中的应用

决策树分类方法是一种非常有效的机器学习方法,具有分类精度高、对噪声数据有很好的健壮性以及形成树状模式等优点,对决策树算法的优化也主要是从分支属性的选择标准,对决策树的修剪,以及引入模糊理论、粗糙集理论、遗传算法和神经网络算法等几个方面进行优化。引入粗糙集理论中的属性重要性原理来对决策树进行优化,首先计算出每个条件属性对分类的重要度,然后根据重要度大小来对样本集进行一个筛选,在不损害分类准确率的同时减小决策树的规模。整个算法在Visual C++6.0环境下编程实现,并应用于热轧工艺模型中,通过对热轧数据的处理,验证了算法的有效性。     

数据挖掘中决策树算法的优化应用研究

决策树算法是数据挖掘中一种非常重要的分类方法.决策树具有属性结构和较好的分类预测能力,提供了基本的提取决策规则.本文阐述了决策树算法的基本思想,并分析了决策树算法运用中会遇到的一些问题,并针对性的提出一些建议.     

决策树在数据挖掘中的新进展和发展前景

决策树是数据挖掘分类方法的一种。本文简单介绍了决策树及其生成过程和算法；着重叙述了决策树近年来在数据挖掘中的主要进展，探讨了各个方面的优缺点；讨论了目前决策树技术面临的挑战和发展前景。     

决策树技术在学生选课系统中的应用研究

对于学校来说,选修课堂的教学效果主要取决于学生的兴趣变化以及教师的教学质量。若将决策树技术运用到选修课程系统设置当中,我们不仅可以对学生的兴趣爱好进行细致的分析,同时可以利用相关分析数据进行选修课体系的制定。本文将对决策树及其主要运用过程进行简要分析,并就其在在学生选课系统中的应用进行相关的探究。     

基于决策树算法的信息系统数据挖掘研究

为了提高数据挖掘准确性和效率,文中提出了基于决策树算法的信息系统数据挖掘方法.以C4.5决策树算法计算属性的信息增益率和属性值的信息熵为基础,提出基于余弦相似度改进的C4.5决策树算法,若任意两个属性值的信息熵之差在阈值范围内,通过计算其余弦相似度合并在阈值范围内的属性值,并重新计算合并后属性的信息增益率,实现信息系统...     

基于决策树的一种改进算法

首先介绍了ID3算法的基本思想,然后讨论了决策树算法中的难点问题,针对ID3算法中所存在的不足,提出了一种利用优值法的思想来改进信息增益的算法,并且与ID3算法进行了实验对比。实验表明,这种方法从树的规模和分类精度都优于许多决策树算法,使决策效率明显提高。