导读:本文包含了简化决策树论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:ID3,决策树,修剪,数据拟合
简化决策树论文文献综述
张翼宇[1]（2008）在《决策树简化算法的一种深化研究》一文中研究指出在用ID3算法构造的决策树过程中会出现的过度数据拟合现象,针对这个问题,目前在修剪类算法方面主要以规则修剪算法为主,本文在该算法的基础上提出了一种基于遗传算法的训练样例修剪算法。实验证明,用该方法对决策树进行的修剪无论是从程序的时空复杂度还是本身的计算效率上都有明显的提高。(本文来源于《福建电脑》期刊2008年05期）
高志刚,李建林,赵斌,许洪华[2]（2007）在《基于简化决策树的空间矢量逆变技术研究》一文中研究指出提出了一种基于简化决策树(simplified decision tree,SDT)的空间矢量调制技术(space vector modulation,SVM)的实现方法。该技术通过应用决策树简捷高效地实现了扇区号及相应电压基矢量作用时间的计算,省去了传统SVM此间存在的正弦、反正切、开方等非线性计算,节省了计算时间,提高了计算精度。从而可以进一步减小采样周期。仿真实验结果表明:采用该方法后,降低了输出波形畸变率,电压电流波形更加理想,为实现更好的逆变效果提供了条件。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2007年33期）
徐计,张桂芸[3]（2007）在《运用Chi2算法的一种变形简化决策树归纳的实例表示空间》一文中研究指出决策树归纳的两个重要阶段是数据表示空间的简化和决策树的生成。在将训练集的不一致率控制在某一阈值的前提下,减少实例的属性个数和各个属性的取值个数保证了决策树方法的可行性和有效性。本文在Chi2算法的基础上运用它的一种变形进行属性取值离散化和属性筛选,然后运用算术运算符合并取值个数为2或3的相邻属性。在此基础上生成的决策树具有良好的准确性。实验数据采用的是一个保险公司捐献的数据集。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2007年10期）
孙娟,王熙照[4]（2006）在《规则简化与模糊决策树剪枝的比较》一文中研究指出决策树归纳学习算法是机器学习领域中解决分类问题的最有效工具之一。由于决策树算法自身的缺陷了,因此需要进行相应的简化来提高预测精度。模糊决策树算法是对决策树算法的一种改进,它更加接近人的思维方式。文章通过实验分析了模糊决策树、规则简化与模糊规则简化;模糊决策树与模糊预剪枝算法的异同,对决策树的大小、算法的训练准确率与测试准确率进行比较,分析了模糊决策树的性能,为改进该算法提供了一些有益的线索。(本文来源于《计算机工程》期刊2006年12期）
吴宣为,史斌宁[5]（2004）在《一种新的简化ID3决策树的算法》一文中研究指出决策树简化是决策树学习算法中的一个重要分支。文章以 ID3算法构造的决策树为基础 ,提出了一种高效的简化决策树的算法。算法先序遍历由 ID3构造出来的决策树的各个节点并对其子树进行比较 ,如果各子树的属性都相同而且存在某些相应的分支对于各子树完全相同 ,则改变决策树中相应属性的层次关系并把相同的分支分别合并起来。算法减少了决策树的深度、宽度与叶子数目 ,降低了决策树的规模。尤其对于逻辑表达式的归纳学习 ,简化之后的决策树要明显优于原决策树。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2004年12期）
王熙照,游自英[6]（2004）在《决策树简化(剪切)方法综述》一文中研究指出树的简化是决策树归纳学习中关键的部分。论文是决策树简化方法的一个综述,包括预剪枝、后剪枝和其它方法。文中叙述了多种着名的剪枝方法,各种方法的优缺点及对其的改进和变型。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2004年27期）
王军,张庆杰,李爽,史忠植[7]（1998）在《极小极大规则学习及在决策树规则简化中的应用》一文中研究指出文中在粗糙集理论中的约简概念的启发下提出了极小规则和极大规则的概念及极小极大规则学习．它可用于简化决策树归纳学习方法得到的规则．决策树方法是当前数据库知识发现中所采用的最有效的一种分类规则学习方法，因此本方法具有潜在的实用意义．实验结果表明采用极小极大规则学习简化决策树规则，既能简化单个规则，又能减少规则总的数量．(本文来源于《计算机研究与发展》期刊1998年09期）
简化决策树论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出了一种基于简化决策树(simplified decision tree,SDT)的空间矢量调制技术(space vector modulation,SVM)的实现方法。该技术通过应用决策树简捷高效地实现了扇区号及相应电压基矢量作用时间的计算,省去了传统SVM此间存在的正弦、反正切、开方等非线性计算,节省了计算时间,提高了计算精度。从而可以进一步减小采样周期。仿真实验结果表明:采用该方法后,降低了输出波形畸变率,电压电流波形更加理想,为实现更好的逆变效果提供了条件。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
简化决策树论文参考文献
[1].张翼宇.决策树简化算法的一种深化研究[J].福建电脑.2008
[2].高志刚,李建林,赵斌,许洪华.基于简化决策树的空间矢量逆变技术研究[J].中国电机工程学报.2007
[3].徐计,张桂芸.运用Chi2算法的一种变形简化决策树归纳的实例表示空间[J].计算机工程与科学.2007
[4].孙娟,王熙照.规则简化与模糊决策树剪枝的比较[J].计算机工程.2006
[5].吴宣为,史斌宁.一种新的简化ID3决策树的算法[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2004
[6].王熙照,游自英.决策树简化(剪切)方法综述[J].计算机工程与应用.2004
[7].王军,张庆杰,李爽,史忠植.极小极大规则学习及在决策树规则简化中的应用[J].计算机研究与发展.1998