基于公理模糊集的模糊决策树算法研究.pdf 130页

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博士学位论文 基于公理模糊集的模糊决策树算法研究 TheAxiomaticSetsBased DecisionTree Fuzzy Fuzzy Algorithms 学 号： 10809056 大连理工大学 Dalian of UnwersityTechnology f㈣黜 大连理工大学学位论文独创性声明 作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究 工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外， 本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，，也不包含其他已申请 学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献 均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。 学位论文题目： 作者签名： 大连理工大学博士学位论文 摘 要 分类问题是机器学习和数据挖掘等领域的研究热点。决策树 DecisionTree 是最重 要的分类算法之一，其优点在于分类精度高且具有可解释性。决策树在商业决策、医疗 诊断分析等方面有着广泛的应用。公理模糊集 AxiomaticFuzzySets，AFS 理论是一种 处理模糊信息的新语义方法，其本质是研究如何把蕴含在训练数据或数据库中的内在规 律或模式转化到模糊集及其逻辑运算中。AFS理论已经应用到知识表示、聚类分析、模 糊分类等方面。本文结合AFS理论提出了几种基于决策树的模糊分类算法，另外还对 分类问题中涉及的数据预处理及分类器评价问题进行了研究。本文主要研究工作包括： 1．在AFS理论框架下，提出了一种模糊决策树分类器，称为AFS决策树。AFS决 策树在阈值虾使用最大模糊信息增益选择节点的分裂属性，因此树结构受到阈值瑚影 响。应用遗传算法优化参数a即优化AFS决策树的结构，使其在保证准确率的基础上 尽可能的选择较小规

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