ID3算法

摘要： 经典ID3决策树算法适用于离散型数据分类,但用于连续处理时需要数据离散化容易导致信息损失。提出邻域等价关系从而诱导邻域ID3(NID3)决策树算法,NID3算法改进了ID3决策树算法,能够直接实施连续预测并获取更好的分类效果。在邻域决策系统中,挖掘一种邻域等价关系;基于邻域等价粒化,构建邻域信息度量;基于邻域信息增益,设计NID3决策树算法。实例分析与数据实验均表明,NID3算法具有连续数据分类预测有效性,在分类机器学习中优于ID3算法。

摘要： 为提高医疗数据分类的准确率,将模糊理论引入决策树中构建医疗数据分类模型,并采用粒子群优化算法对模糊决策树模型参数进行优化。结果表明,所提改进方法在关联规则数量、测试准确率、训练准确率三方面表现良好,其中在糖尿病和乳腺癌医疗数据集上分类准确率分别达83.42%和98.14%;相较于FDT模型和CART模型,所提方法的准确率高6.32%和13.39%。通过以上研究得出,改进模糊决策树在医疗数据分类方面有显著优势,可用于医疗大数据分析应用。

摘要： 在数据爆炸的大数据时代,可提取复杂数据和挖掘大量数据的数据挖掘技术有助于发现未知和有价值的模式或其隐藏的信息。为此,本文主要研究了数据挖掘技术和数据挖掘技术的算法,详细介绍了决策树算法的基本框架和模型建设,并着重分析作为数据挖掘决策树算法中经典算法的ID3算法,研究ID3算法的设计和伪代码的实现。

摘要： 为了能对煤矸石和煤进行快速、准确的区分,提出了用模糊决策树区分煤矸石和煤的方法。在本方法中,先将煤矸石和煤的特征进行分类,然后采用Fuzzy-ID3算法生成模糊决策树,根据决策树中根节点到叶节点的路径形成相应的模糊判断规则集。经过仿真分析可以看出,根据生成的模糊判断规则集,能快速、准确地分析出煤矸石和煤,进一步提高了煤矸石分选设备的智能化水平。

摘要： 在“互联网+”的教育背景下,由于线上学习的方式难以随时观察学生学习状况,因此如何有效地观测学生的网课学习效果是当前必须要研究的一个话题。本次研究以江西财经大学“计量经济学”课程为研究对象,主要通过Mooc学习平台后台和人为爬取两种方式来获取数据,运用ID3算法,以学习效率为因变量,计算各个属性的信息熵和信息增益,进行递归,进而出建立决策树模型,对学生的网课学习效果进行一个大致评价。

摘要： 针对垃圾分类时人工分类导致垃圾分类效率和正确率低的问题,提出了一种基于决策树的家庭垃圾分类识别方法。首先,通过构建家庭垃圾语料库和分类标准,分析家庭垃圾特征,选取有效的特征集;然后,利用决策树的速度快、准确性高、适合高维数据等优点,构建得到分类识别模型;最后,在家庭垃圾语料库上实验,正确率达到了83.52%。实验表明,本文所提出的家庭垃圾分类识别方法有效可行。

摘要： 利用机器学习中常用的决策树算法对现有的教学管理平台数据进行知识学习,探究数据间的知识信息,从中提取出有用的规则,利用这些规则找到影响教学质量的关键因素,合理优化教师日常教学工作量,从而提高教学管理水平.

摘要： ID3算法是最经典的决策树算法,它以信息熵为基础,以信息增益划分测试属性。这种算法存在多值倾向问题,且存在局部最优问题。为了应对这些问题,本文引入肯德尔相关系数对信息增益进行改进修正。通过理论分析和实验验证,这种算法能较好的解决ID3算法的问题。

摘要： 数据挖掘是实现高职院校教学诊断与改进人才培养要素全覆盖、提高诊改结果的实时性与真实性、进一步健全内部质量保证体系的重要手段.文章对数据挖掘在教学诊断与改进工作中的智能算法进行分析,通过对决策树ID3算法的改进,从海量数据中提取出来潜在的、深层次的以及有价值的信息以供决策者及时准确的进行教学诊断,及时做出改进,提升自我诊断改进的准确性、及时性.

摘要： 针对传统决策树算法应用于电梯液压缓冲器隐患智能识别准确率有待提高的问题,提出一种改进传统决策树ID3与主成分分析法(PCA)融合的智能识别方法(PAC-ID3).针对传统ID3算法倾向于选择取值较多的属性缺点,引进属性阈值和信息增益率,对传统ID3算法进行改进优化;样本数集通过主成分分析方法,解决决策树存在多值倾向问题,选出更具有代表性的决策属性,提高决策树的建模效率和准确率;通过对改进优化融合前后算法进行了比较,实验结果表明,改进融合后的算法提高了隐患识别的精确率.

摘要： 文章首先分析了目前国内外计算机取证技术的现状和不足,然后对FP-Growth算法、ID3算法在计算机取证方面的应用进行了分析和改进,最后指出了数据挖掘技术在计算机取证方面的下一步的研究范围和方向。

摘要： 文章首先分析了目前国内外计算机取证技术的现状和不足,然后对FP-Growth算法、ID3算法在计算机取证方面的应用进行了分析和改进,最后指出了数据挖掘技术在计算机取证方面的下一步的研究范围和方向。

摘要： 文章首先分析了目前国内外计算机取证技术的现状和不足,然后对FP-Growth算法、ID3算法在计算机取证方面的应用进行了分析和改进,最后指出了数据挖掘技术在计算机取证方面的下一步的研究范围和方向。

摘要： 文章首先分析了目前国内外计算机取证技术的现状和不足,然后对FP-Growth算法、ID3算法在计算机取证方面的应用进行了分析和改进,最后指出了数据挖掘技术在计算机取证方面的下一步的研究范围和方向。

摘要： ID3算法是决策树中应用最广泛的算法。通过对ID3算法的基本思想进行阐述,讨论了该算法倾向于取值较多属性的缺点,引入了关联度函数对ID3算法作了改进。实验结果表明,改进后的算法AF_G对多值偏向起了一定的抑制作用,并保证了良好的准确率。

摘要： ID3算法是决策树中应用最广泛的算法。通过对ID3算法的基本思想进行阐述,讨论了该算法倾向于取值较多属性的缺点,引入了关联度函数对ID3算法作了改进。实验结果表明,改进后的算法AF_G对多值偏向起了一定的抑制作用,并保证了良好的准确率。

摘要： ID3算法是决策树中应用最广泛的算法。通过对ID3算法的基本思想进行阐述,讨论了该算法倾向于取值较多属性的缺点,引入了关联度函数对ID3算法作了改进。实验结果表明,改进后的算法AF_G对多值偏向起了一定的抑制作用,并保证了良好的准确率。

摘要： 论述了决策树分类算法中的ID3算法的基本内容及实现方法,分析了节点选择的方法,采用自顶向下递归的方法构造了员工考核的决策树模型,提高了工作效率,体现了ID3算法的优点。

摘要： 论述了决策树分类算法中的ID3算法的基本内容及实现方法,分析了节点选择的方法,采用自顶向下递归的方法构造了员工考核的决策树模型,提高了工作效率,体现了ID3算法的优点。

摘要： 论述了决策树分类算法中的ID3算法的基本内容及实现方法,分析了节点选择的方法,采用自顶向下递归的方法构造了员工考核的决策树模型,提高了工作效率,体现了ID3算法的优点。

摘要： 本发明公开了一种基于A*与凸优化算法的无人机三维避障算法，所述算法包括如下步骤：第一步、明确轨迹规划算法的设计任务；第二步、通过A*算法得到无人机的参考路径；第三步、通过基于半定规划的迭代区域膨胀方法给出一系列凸多面体组成的避障约束；第四步、针对无人机系统，给出无人机的三维避障轨迹规划模型，并通过解算该模型得到无人机的状态序列以及控制序列。本发明的算法不仅能够避开场地中的凸多面体障碍物，而且还能避免无人机在离散的时间步之间撞击障碍物的可能。本发明的算法相比于传统的凸优化避障算法减少了计算量，并最终得到一组符合要求的状态序列以及一组燃料消耗最少的控制序列。

摘要： 本发明提供了一种基于MD5三叉树和改进BIRCH算法的互联网论文数据自动抽取算法，该方法包括：从所需要抽取出互联网论文数据的网站中抓取数据，进行页面清洗与预处理，基于MD5三叉树进行站内静态噪音去除，基于节点间相似度进行页间动态噪音去除，融合DBSCAN密度聚类算法对样本点数据进行密集区域与稀疏区域的划分，融合密度因素构建ACF树，修正密集区域与稀疏区域生成ACF森林，基于改进BIRCH算法进行字段单元构建，将得到的字段单元通过字段匹配与页面内容提取方法对字段单元和字段进行匹配，从而得到所需要提取的网页数据。本发明噪音去除技术更优，字段单元构建与字段匹配更高效，能有效解决互联网论文数据自动抽取问题。

摘要： 本发明属于生物医学影像处理领域，具体涉及三维图割算法结合随机游走算法的PET‐CT肺肿瘤分割方法，包括如下步骤：对原始PET图像进行线性上采样操作，并对PET和CT图像进行仿射配准；并标定图像的肿瘤种子点和非肿瘤种子点；结合肿瘤种子点对PET图像进行随机游走算法分割；得到完全包括目标肺肿瘤区域的前景目标区域Ro，除Ro以外的区域作为非肺肿瘤区域的背景区域Rb；将前景区域Ro和背景区域Rb分别建立高斯混合模型；根据前景及背景的高斯混合模型分别计算能量项并运用图割算法得到最终分割结果。本方法充分运用了PET图像的功能信息和CT图像的结构信息，使得随机游走算法和图割算法进行互补，最终得到更加精确的肺肿瘤分割结果。

摘要： 本发明提供一种结合RM算法与BP算法的柱面近场三维RCS成像方法，结合距离徙动RM算法与卷积‑反投影BP算法设计了一种新的柱面场三维RCS成像算法，在测试过程中即对转台每个角度测试数据运用RM算法进行实时成像，获取二维距离方位向成像。测试结束后利用BP算法对二维距离方位向成像进行处理即可快速获取最终三维成像。此算法利用了测试过程中的时间，并且避免了传统算法中每一点的多重积分，提高了成像速度，而且利用方法可在测试过程中实时监控纵向二维距离方位向成像结果，可在一定程度上避免无效的测试过程，提高测试有效性。

摘要： 本发明公开了一种基于A*与凸优化算法的无人机三维避障算法，所述算法包括如下步骤：第一步、明确轨迹规划算法的设计任务；第二步、通过A*算法得到无人机的参考路径；第三步、通过基于半定规划的迭代区域膨胀方法给出一系列凸多面体组成的避障约束；第四步、针对无人机系统，给出无人机的三维避障轨迹规划模型，并通过解算该模型得到无人机的状态序列以及控制序列。本发明的算法不仅能够避开场地中的凸多面体障碍物，而且还能避免无人机在离散的时间步之间撞击障碍物的可能。本发明的算法相比于传统的凸优化避障算法减少了计算量，并最终得到一组符合要求的状态序列以及一组燃料消耗最少的控制序列。

摘要： 本发明涉及三维模型显示技术领域，尤其是基于改进遗传算法和模拟退火算法的三维球体装箱方法，包括数据预处理阶段、球体内接立方体空间装箱阶段和“立方体‑球体”展开阶段，本发明通过将完整问题分为两个部分，分别使用改进后的遗传算法和模拟退火算法进行求解，两种算法在不同的阶段中发挥了各自的优势，能够实现高效率、高精确度、高泛用性的求解效果。

摘要： 本发明提供了一种基于MD5三叉树和改进BIRCH算法的互联网论文数据自动抽取算法，该方法包括：从所需要抽取出互联网论文数据的网站中抓取数据，进行页面清洗与预处理，基于MD5三叉树进行站内静态噪音去除，基于节点间相似度进行页间动态噪音去除，融合DBSCAN密度聚类算法对样本点数据进行密集区域与稀疏区域的划分，融合密度因素构建ACF树，修正密集区域与稀疏区域生成ACF森林，基于改进BIRCH算法进行字段单元构建，将得到的字段单元通过字段匹配与页面内容提取方法对字段单元和字段进行匹配，从而得到所需要提取的网页数据。本发明噪音去除技术更优，字段单元构建与字段匹配更高效，能有效解决互联网论文数据自动抽取问题。

摘要： 一种算法优化深度网络和三代遗传算法的风机优化设计方法，包括以下步骤:步骤一：获取对风机运行效率和成本影响较大的结构变量，而给定的风压和风量是约束条件，而效率和成本为目标变量；步骤二：建立算法优化深度网络模型，以结构变量为输入变量、目标变量为输出变量，采用数据样本进行训练，形成超强分类器；步骤三：建立三代遗传算法模型，采用非支配排序算子、精英策略设计算子和基于参考点算子；步骤四：通过所建立的深度网络模型进行风机运行效率和制造成本的预测，并将预测值用于三代遗传算法模型中目标函数值的求取，来获得pareto最优解，将最优解反归一化后的结构变量值，用于指导风机的实际设计。本发明精度较高、目标全面。

摘要： 本发明公开了基于遗传算法的三维网格面模型整体近似轴对称判定算法，包括(1)通过离散点子集近似轴对称搜索找出模型中所有的轴对称多边形，并计算多边形的中心点坐标；(2)将计算得到的中心点坐标以及没有被离散点子集近似轴对称搜索算法找到的孤立点坐标通过遗传算法和线性回归计算出候选的对称轴；(3)对候选的对称轴进行验证，找出正确的对称轴，若对称轴不存在则判定为模型非轴对称。本发明可以通过设置阈值来实现三维网格模型近似轴对称判断，并以对不同类型的轴对称模型进行轴对称判定并画出对称轴。

摘要： 本发明属于生物医学影像处理领域，具体涉及三维图割算法结合随机游走算法的PET-CT肺肿瘤分割方法，包括如下步骤：对原始PET图像进行线性上采样操作，并对PET和CT图像进行仿射配准；并标定图像的肿瘤种子点和非肿瘤种子点；结合肿瘤种子点对PET图像进行随机游走算法分割；得到完全包括目标肺肿瘤区域的前景目标区域Ro，除Ro以外的区域作为非肺肿瘤区域的背景区域Rb；将前景区域Ro和背景区域Rb分别建立高斯混合模型；根据前景及背景的高斯混合模型分别计算能量项并运用图割算法得到最终分割结果。本方法充分运用了PET图像的功能信息和CT图像的结构信息，使得随机游走算法和图割算法进行互补，最终得到更加精确的肺肿瘤分割结果。