【摘 要】
：
决策树归纳算法是归纳学习中最重要的分支之一,是归纳推理中应用最广,最实用的方法之一。模糊决策树算法是决策树算法的一种推广,使之能够处理模糊性和不可指定性信息。模糊
论文部分内容阅读
决策树归纳算法是归纳学习中最重要的分支之一,是归纳推理中应用最广,最实用的方法之一。模糊决策树算法是决策树算法的一种推广,使之能够处理模糊性和不可指定性信息。模糊决策树与清晰决策树有许多不同,其中一点是推理机制的不同。在清晰情况下,对于给定的一个样例,只有一条规则可以用于分类。但在模糊情况下,有多条规则可以同时应用于一个样例,因此在模糊决策推理过程中,一个样例可能会以不同的程度被分到不同的类别中。决策树正确分类训练集之外数据的能力称为泛化能力,也称为预测能力。泛化能力是评价决策树生成算法好坏的最重要指标。泛化能力越强,预测精度就越高。判断决策树泛化能力强弱的最直接的方法是决策树对未见过的样例能正确分类的个数。测试精度越高,决策树的泛化能力就越强。在实际应用中,决策树算法的泛化能力直接影响着决策的准确度。个样例匹配一组IF-THEN模糊规则的分类结果通常是一种可能性分布。这种可能性分布可以用不可指定性来度量。本文试找出训练数据分类结果的不可指定性与测试精度(也称泛化能力)之问的关系,试给出评价模糊决策树泛化能力的一个新的指标。首先用模糊决策树算法产生一组IF-THEN模糊规则,然后用训练集和测试集匹配生成的IF-THEN模糊规则,计算训练数据分类结果的不可指定性和测试精度。根据实验结果,我们发现在训练精度不降低的约束下,通常训练数据分类结果的不可指定性越大,测试精度越高,泛化能力越强。并对实验结果,给出了一些解释和推断。
其他文献
因特网的新型应用网络视频分享目前采用中央服务器架构,不能满足用户激增的需求,服务器负载大,成本高,用户体验也得不到提高。网络视频分享这一应用的特点是:视频文件小,视频
随着社会的发展，如何利用科学的方法管理一个国家、地区，是社会管理者注重的首要问题。因此，加强信息化的速度，即建设“数字城市”已成为一个必然的选择。“数字城市”是物质城市
在我国，铁路的运输量十分巨大，大多数铁路系统的运行位置的历史重演是依靠手工记录的文档或者调度监督系统的回馈数据来完成的。由于记录点间距离较大，传感器本身的功能限制，所以
JPEG2000是新一代静止图象压缩标准,它具有现代图象压缩所要求的新性能如良好的低比特率压缩性能、支持图象质量和分辨率渐进传输、支持感兴趣区域编码等,可应用于数码相机、
P2P(Peer-to-Peer)技术具有分布式的特性并且能够充分利用资源,这使得基于其上的应用得到了快速的发展。但是,由于P2P网络缺乏集中控制,free-riding现象,即“搭顺风车”现象,
虚拟现实技术是近年来新兴的一项崭新的综合性信息技术，它融合多种信息技术的最新发展成果，为我们创建和体验虚拟世界提供了强有力的支持，并广泛应用到了社会的各个领域。 在
虚拟现实技术在工业生产以及社会生活中的应用日趋广泛。随着虚拟场景的复杂度不断提升，多物体空间运动成为大多数虚拟现实系统需要解决的关键问题。通过对现有路径生成算法进
构件技术是继面向对象技术之后的又一新兴技术。随着构件技术的迅速发展，构件测试作为保障构件质量的主要手段，日益受到人们的关注。但构件技术的新特性，如封装、信息隐蔽等，也制
随着计算机网络的日益普及，信息安全已经成为一个急待解决的世界性问题。大规模、分布式攻击的发生也越来越频繁使传统的安全手段面临严峻的挑战，而黑客入侵方法的更加多样化和
进入九十年代以来，互联网得到了极大的发展，产生了海量的非结构化和半结构化文本信息。如何对之进行有效的组织和管理，使用户能方便、准确地查找到所需要的信息，是信息处理的一大