杨宏伟
- 作品数：5 被引量：57H指数：3
- 供职机构：河北大学数学与计算机学院机器学习研究中心更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金河北省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于层次分解的决策树被引量：24
- 2003年
- 目前人们经常使用决策树推理技术进行知识挖掘。以Quinlan1986年提出的ID3为代表的传统的决策树能较好地解决分类问题,但当类的个数增多时,所产生的单一决策树就会变得复杂,同时概括能力降低。该文采用基于层次分解的方法通过产生多层决策树来处理多类问题。与传统的单一决策树比较,基于层次分解的决策树在处理多类问题时有许多的优势。
- 杨宏伟赵明华孙娟王熙照
- 关键词：决策树ID3知识挖掘
- 基于遗传算法的模糊决策树的参数优化被引量：4
- 2003年
- 模糊决策树归纳学习是从示例中产生规则知识的一个重要方法,决策树的产生过程涉及到两个重要的参数α、β。一般说来,这两个参数的选取依赖于所讨论的领域知识和用户的需要,若选取不当,会对分类结果产生很大影响,从而导致不正确的分类。如何选取这两个参数的值目前尚无较好的方法,仅凭人们的经验而定,该文提出了一种应用遗传算法来优化模糊决策树中参数的方法,旨在为选取参数提供实验方法,同时也为直接选取经验参数提供了一定的实验支撑。
- 赵明华杨宏伟孙娟王金凤王熙照
- 关键词：遗传算法
- 模糊决策树算法与清晰决策树算法的比较研究被引量：31
- 2003年
- ID3算法是一种典型的决策树归纳算法,这种算法在假定示例的属性值和分类值是确定的前提下,使用信息熵作为启发式建立一棵清晰的决策树。针对现实世界中存在的不确定性,人们提出了另一种决策树归纳算法,即模糊决策树算法,它是清晰决策树算法的一种推广。这两种算法在实际应用中各有自己的优劣之处,针对一个具体问题的知识获取过程,选取哪一种算法目前还没有一个较明确的依据。该文从5个方面对这两种算法进行了详细的比较,指出了属性为连续值时这两种算法的异同及优缺点,其目的是在为解决具体问题时怎样选择这两种算法提供一些有用的线索。
- 王熙照孙娟杨宏伟赵明华
- 关键词：决策树归纳
- 基于层次分解思想的决策树
- 目前人们经常使用决策树推理技术进行知识挖掘。以Quinlan1986年提出的ID3为代表的传统决策树能较好的解决分类问题，但当类的个数增多时，所产生的单一决策树就会变得复杂同时概括能力降低。本文采用基于层次分解的方法通过...
- 杨宏伟
- 关键词：决策树知识挖掘
- 文献传递
- 模糊决策树中参数对模糊熵的敏感性分析被引量：3
- 2003年
- 模糊决策树的ID3算法是Quinlan提出的传统ID3算法的一个模糊版本?树的整个 产生过程在给定的显著性水平α的基础上进行,的值在很大程度上影响模糊熵的计算,从而 影响模糊决策树最终的分类结果?对参数α关于模糊熵的敏感性进行了分析,试图定性地找 出二者之间的解析关系,从而为选取参数α的值以达到最优的分类结果提供理论依据?
- 赵明华孙娟杨宏伟王熙照
- 关键词：模糊决策树模糊熵
