文摘
英文文摘
1引言
1.1课题背景
1.2金融自助设备监控系统发展现状
1.3选题意义及主要工作
1.4论文的组织结构
1.5小结
2决策树学习概述
2.1决策树学习简介
2.1.1决策树的结构
2.1.2决策树学习的基本思想
2.1.3决策树学习的工作过程
2.1.4决策树的评价指标
2.1.5决策树学习的适用问题
2.2几种常用的决策树学习算法
2.2.1 ID3算法
2.2.2 C4.5算法
2.2.3 CART算法
2.2.4 SLIQ算法
2.2.5 SPRINT算法
2.2.6 PUBLIC算法
2.2.7算法的对比分析
2.3决策树学习算法分析总结
2.4小结
3基于先验知识对ID3算法的改进与实现
3.1 ID3算法的分析
3.1.1 ID3算法流程
3.1.2 ID3算法的评价
3.2基于先验知识对ID3算法的改进
3.2.1 ID3算法的内在偏执
3.2.2用先验知识优化参数对ID3算法进行改进
3.2.3 PKO-ID3算法的流程
3.3故障诊断决策树的生成
3.3.1金融自助设备运行数据分析
3.3.2用PKO-ID3算法生成决策树
3.3.3结果分析
3.3.4与原始的ID3算法的对比
3.4小结
4 PKO-ID3算法在金融自助设备监控系统中的应用
4.1自助设备监控系统
4.1.1系统的术语与定义
4.1.2总体设计方案
4.1.3功能模块设计
4.2自助设备监控系统故障诊断过程
4.3对自助设备监控系统的评价
4.3.1分类准确率的评价
4.3.2对应用效果的评价
4.4小结
5总结和展望
5.1总结
5.2下一步工作
参考文献
后记
附录 攻读学位期间发表的论文
郑州大学;