本文關鍵詞：基于公理模糊集的模糊決策樹算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

博士學位論文 基于公理模糊集的模糊決策樹算法研究 TheAxiomaticSetsBased DecisionTree Fuzzy Fuzzy Algorithms 學 號： 10809056 大連理工大學 Dalian of UnwersityTechnology f㈣黜 大連理工大學學位論文獨創(chuàng)性聲明 作者鄭重聲明：所呈交的學位論文，是本人在導師的指導下進行研究 工作所取得的成果。盡我所知，除文中已經(jīng)注明引用內容和致謝的地方外， 本論文不包含其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表的研究成果，也不包含其他已申請 學位或其他用途使用過的成果。與我一同工作的同志對本研究所做的貢獻 均已在論文中做了明確的說明并表示了謝意。 若有不實之處，本人愿意承擔相關法律責任。 學位論文題目： 作者簽名： 大連理工大學博士學位論文 摘 要 分類問題是機器學習和數(shù)據(jù)挖掘等領域的研究熱點。決策樹 DecisionTree 是最重 要的分類算法之一，其優(yōu)點在于分類精度高且具有可解釋性。決策樹在商業(yè)決策、醫(yī)療 診斷分析等方面有著廣泛的應用。公理模糊集 AxiomaticFuzzySets，AFS 理論是一種 處理模糊信息的新語義方法，其本質是研究如何把蘊含在訓練數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)庫中的內在規(guī) 律或模式轉化到模糊集及其邏輯運算中。AFS理論已經(jīng)應用到知識表示、聚類分析、模 糊分類等方面。本文結合AFS理論提出了幾種基于決策樹的模糊分類算法，另外還對 分類問題中涉及的數(shù)據(jù)預處理及分類器評價問題進行了研究。本文主要研究工作包括： 1．在AFS理論框架下，提出了一種模糊決策樹分類器，稱為AFS決策樹。AFS決 策樹在閾值蝦使用最大模糊信息增益選擇節(jié)點的分裂屬性，因此樹結構受到閾值瑚影 響。應用遺傳算法優(yōu)化參數(shù)a即優(yōu)化AFS決策樹的結構，使其在保證準確率的基礎上 盡可能的選擇較小規(guī)

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