基于動態(tài)模糊格的決策樹理論及應用研究.pdf

1、隨著決策樹歸納學習研究的深入，具有精確描述特征的決策樹歸納學習已經(jīng)不能適應一個系統(tǒng)中不精確的知識表達的要求，同時由于人們所處的世界和問題所在的域都是時刻運動變化的，所以在現(xiàn)實問題中人們更希望決策樹能夠描述具有動態(tài)模糊性的問題。 為了回答上述問題，本文作了一些探索性的嘗試，取得了如下成果： 分析了決策樹學習中的動態(tài)模糊性，提出基于動態(tài)模糊格的動態(tài)模糊決策樹和動態(tài)模糊二叉決策樹；通過對原有決策樹學習算法的研究，提出了以分類準

2、確度為基礎的屬性選擇算法；將劃分格引入到動態(tài)模糊決策樹中，給出了動態(tài)模糊劃分格的基本概念，以此為基礎進一步分析了動態(tài)模糊決策樹及動態(tài)模糊二叉決策樹對實例集劃分間的關系并給出了相關定理和證明；以動態(tài)模糊劃分格為基礎，給出了動態(tài)模糊決策樹中對單個屬性的離散化及對多屬性的聯(lián)合離散化方法；以屬性對分類的信息貢獻為基礎，提出了動態(tài)模糊決策樹中對缺失值屬性的處理方法；總結(jié)了決策樹的剪枝方法，并給出了動態(tài)模糊決策樹的剪枝策略。 綜上所述，本文