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企业信用风险评价是金融领域最重要的问题之一。提出一种将模糊聚类（FC）和变精度粗糙集理论（VPRS）结合进行信用风险评价的模型。首先利用模糊聚类法对样本上市公司数据进行离散化处理,然后根据变精度粗糙集理论抽取决策规则。结果表明,由该方法生成的决策规则能对样本数据进行正确的分类,并具有一定的抗干扰性。 相似文献
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介绍了一种基于机器学习的手写汉字识别方法。针对写汉字的特点，选择并提取了横竖笔划特征、用边特征、结构划分特征、分区特征点、黑点重量等作为分类特征。在分类策略中采取了先粗分类后细分类的多级分类方法．并将决策树算法ID3成功地应用到分类策略中，在识别中利用决策树引导特征提取。减少了特征提取的数量，从而大大提高了识别速度。 相似文献
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决策树分类方法是一种基于空间数据挖掘来获得分类规则的方法,能够融入影像以外的各种知识,有效地将各种用于植被、水体和土地的分类知识以及空间纹理信息结合起来[1],本文尝试基于决策树分类方法之上,结合光谱特征提取值和纹理信息特征提取值对Landsat5 TM影像进行分类,寻找提高土地分类的精度和准确性的方法。 相似文献
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应用数据挖掘决策树方法的ID3算法分析高校学生学习成绩,可以形成相应科目的判定规则,进而挖掘科目间的关联性,并比较其重要程度．将成绩离散化是应用ID3算法的前提,选用合适的分类点（如取科目平均值及各科总平均值作为分类点）构建离散区间可以构造出判定效果较好的决策树． 相似文献
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探讨C4. 5决策树、支持向量机分类器在新疆地方性肝包虫CT图像分类中的应用。使用sym4小波变换方法对预处理的图像进行特征提取,运用统计学方法筛选出最优的特征子集,并构建C4. 5决策树分类模型和支持向量机分类模型,进一步对模型的准确性、召回率等进行评估。结果显示,3种CT图像两两分类和综合分类时,C4. 5决策树分类模型的分类精度都明显高于支持向量机分类模型,C4. 5决策树分类模型的分类精度均达到87%以上,分类效果较好。实验结果表明,将C4. 5决策树分类器应用于肝包虫CT图像的分型中,为肝包虫病影像学诊断提供了一定的依据,也为后续新疆地方性肝包虫病计算机辅助诊断系统的研发奠定了基础。 相似文献
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本文以辽宁省凌源市为研究对象,采用RS技术,以ETM＋数据为信息源,使用ENVI遥感影像处理软件进行数据处理,对凌源市土地利用类型进行分类,并对分类结果进行精度比较分析。分类的方法包括非监督分类,监督分类的最大似然法分类以及决策树分类。采用混淆矩阵法对三种分类结果进行精度分析。结果表明,非监督分类与最大似然法分类的总体精度分别为84.34%、85.82%,精度不高。在决策树分类中,对数据进行地物光谱特征分析、NDVI特征分析、主成分分析并结合DEM数据,建立一棵比较合理的决策树,总体分类精度达到90.65%。 相似文献
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研究选定了6种特征向量,在120个手工标注的指代样本的基础上采用C5.0决策树方法训练得到一棵用于中文名词短语指代消解的决策树,并对其进行实验测试。采用决策树的if-then规则之前加入四条针对代词指代消解的规则的方法来改进系统。 相似文献
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多种分类器在华北地区土地覆盖遥感分类中的性能评价 总被引：5，自引：0，他引：5
本文应用MODIS 250米分辨率遥感影像对中国华北地区分别采用最大似然法MLC、Parzen窗、CART决策树、BP神经网络、Fuzzy ARTMAP神经网络等5种分类方法进行区域尺度上土地覆盖制图的比较试验。结果表明：（1）Parzen窗法分类性能最优，CART和BP其次，Fuzzy ARTMAP表现较差；（2）CART决策树具有较好鲁棒性，但缺点是样本代价较大，BP神经网络分类器能达到较高精度，但缺点是需较高质量的样本和网络结构参数难以确定造成其稳健性较差，Fuzzy ARTMAP则未能表现出理想结果；（3）训练样本数量差异造成：MLC的分类精度差异值低于5％；Parzen窗法和Fuzzy ARTMAP差异在5％－10％之间；CART和BP差异在10％以上。 相似文献
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提出了将分类技术应用于高校教学研究中的实施方案,利用获取的数据形成决策树提取教学评价为＂Good＂的分类规则。实验结果显示,良好的＂教学态度＂和＂教学方法＂对整体提高教学质量具有重要意义。 相似文献
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一种改进的SVM决策树文本分类算法 总被引：1，自引：0，他引：1
将SVM和二叉决策树结合起来构成SVM决策树的方法能够较好地解决多类文本分类问题,在此基础上引入了一种基于支持向量数据描述(SVDD)的类间可分性度量方法,对SVM决策树分类器进行改进,实验表明,该方法有效地提高了SVM决策树多类分类器的分类精度和速度. 相似文献
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本文首先提出一种改进的X^2统计量，以此衡量词条对文本分类的贡献。然后根据模式聚合理论，将对各文本类分类贡献比例相近似的词条聚合为一个特征，建立出文本集的特征向量空间模型。此方法有效地降低了文本特征向量空间的维数。最后使用决策树进行分类，从而既保证了分类精度又获得了决策树易于抽取可理解的分类规则的优势。 相似文献
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在有限理性框架下,决策者的认知特征会对其决策规则产生重要影响。通过实验方法,研究得出个体决策规则与其"认知闭合需要"存在密切联系。研究结论为根据认知闭合需要水平粗略判断决策规则提供依据。 相似文献
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本文论述了决策信息的分类及其与信息决策的关系，提出了决策信息与信息决策的六个生物原理、决策信息的第一效应原理、决策信息多样性原理、信息决策交叉点原理、信息决策干扰原理、信息决策杂交原理、决策信息重组与信息决策新建再生原理。 相似文献
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[目的/意义]网络新闻是获取突发事件情报的重要来源之一,提高海量网络新闻中突发事件的识别准确率和分类效果,并减少非突发事件新闻造成的开放集识别问题和降低人工标注非突发事件新闻的成本,这是当前突发事件识别与分类研究的重要课题。[方法/过程]选择BERT预训练模型获得文本的特征表示,融合不同层级之间的语义信息增强文本表示的质量,采用自适应决策边界模型,学习各突发事件类别在高维语义表示空间上的球形最佳决策边界,根据新闻样本的文本表示和各突发事件类别的球形最佳决策边界的欧几里得距离,检测出突发事件新闻并判断突发事件的类别,并在CEC公开数据集和实时爬取的中文新闻数据集CEN上对模型的有效性进行验证。[结果/结论]实验结果表明,本文模型在CEC数据集和CEN数据集上的宏F1值分别为98.46%和95.80%,与基准模型相比,本文模型的宏F1值分别提升了5.15%和19.69%。模型应用展示了提出方法在解决实际问题时的有效性。[局限]未考虑突发事件新闻可能存在多标签的情况。 相似文献
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提出一种基于云理论和神经网络构造决策树的文本分类方法。运用云神经网络学习变量间的云映射关系,从中生成云决策树。这种方法结合了神经网络的学习算法和决策树的推理方法,具有神经网络的学习能力,并且应用了云发生器对处理不确定性的能力。更符合人类的思维方式,从而进一步提高了文本分类的效率、准确性和可靠性。 相似文献
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利用决策树对卫星遥感数据进行分类 总被引：8，自引：0，他引：8
本文以国土资源大调查项目“地学数据库系统维护与管理（青海）”为依托,利用遥感图像处理软件ENVI4.1平台,对Landsat5 TM影像数据、数字高程模型DEM数据以及各类地理专题数据进行了无缝整合.研究范围选定西宁局部地区,在预先对多源异构数据进行镶嵌剪切、地理编码、空间建模和纠正投影的基础上,从决策树分类方法入手,将遥感信息识别算法与DEM地形因子进行了有机结合,推导出能适用于不同地区水体、植被等遥感信息分类的判别规则并生成决策树,在实际应用中取得了满意效果。 相似文献