本文關(guān)鍵詞：基于模糊決策樹的文本分類規(guī)則抽取，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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1)  dynamic fuzzy decision tree

動(dòng)態(tài)模糊決策樹

1.

Research and Application on the Dynamic Fuzzy Decision Tree Learning;

動(dòng)態(tài)模糊決策樹學(xué)習(xí)模型及應(yīng)用研究

2.

According to large numbers of dynamic fuzzy systems exist in the fields of automatic control,design the arithmetic of dynamic fuzzy decision tree in this paper,moreover,give the method how to deal with those input examples which include non-dynamic fuzzy attributes or lack some attributes.

針對自動(dòng)控制領(lǐng)域中普遍存在的動(dòng)態(tài)模糊信息,提出了基于DFS(動(dòng)態(tài)模糊集)建模的動(dòng)態(tài)模糊決策樹算法,并給出了對包含非動(dòng)態(tài)模糊屬性、缺少屬性值的輸入樣例的匹配算法,很好地解決了模糊控制系統(tǒng)所不能解決的動(dòng)態(tài)性問題。

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2)  fuzzy decision tree

模糊決策樹

1.

Approach of Wear Particle Classification by Fuzzy Decision Tree;

磨損微粒識(shí)別的模糊決策樹方法

2.

Application of Fuzzy Decision Tree in Identifying of Grinding Condition;

模糊決策樹在磨削狀態(tài)識(shí)別中的應(yīng)用

3.

Text categorization rule extraction based on fuzzy decision tree;

基于模糊決策樹的文本分類規(guī)則抽取

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3)  fuzzy decision trees

模糊決策樹

1.

Study of voltage and reactive power control approach based on fuzzy decision trees for substations;

基于模糊決策樹的變電站電壓無功控制方法研究

2.

Application of fuzzy decision trees to the public critical system;

模糊決策樹在公共危機(jī)應(yīng)急系統(tǒng)中的應(yīng)用

3.

We got a characteristic classification rule from fuzzy decision trees.

通過生成的模糊決策樹,并結(jié)合實(shí)際情況,給出了一個(gè)有特色的模糊分類規(guī)則。

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4)  fuzzy decision tree induction

模糊決策樹歸納

1.

Clustering-Based Data Preprocessing s Impact on Fuzzy Decision Tree Induction;

基于聚類的數(shù)據(jù)預(yù)處理對模糊決策樹歸納的影響

2.

During the fuzzy decision tree induction,the triangular membership function is often used for the fuzzification of data preprocessing.

在模糊決策樹歸納過程中,數(shù)據(jù)的模糊化預(yù)處理通常使用三角形隸屬函數(shù),該隸屬函數(shù)的中心點(diǎn)參數(shù)將決定數(shù)據(jù)模糊化的效果,進(jìn)而影響模糊決策樹的執(zhí)行效率、精度和規(guī)模。

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5)  fuzzification of decision tree

決策樹的模糊化

1.

Then the fuzzification of decision tree is introduced and a new adaptive classification algorithm is proposed.

引入決策樹的模糊化方法及分支 (規(guī)則 )激活度的概念 ,給出一種新的自適應(yīng)分類算法 。

6)  Fuzzy decision tree (FDT)

模糊決策樹(FDT)

補(bǔ)充資料：模糊決策

    　　在模糊環(huán)境下進(jìn)行決策的數(shù)學(xué)理論和方法。嚴(yán)格地說，現(xiàn)實(shí)的決策大多是模糊決策。模糊決策的研究開始較晚，但涉及的面很廣，至今還沒有明確的范圍。常用的模糊決策方法有模糊排序、模糊尋優(yōu)和模糊對策等。
　　
　　模糊排序 　研究決策者在模糊環(huán)境下如何確定各種決策方案之間的優(yōu)劣次序。例如，給定一個(gè)模糊序（一個(gè)反身、傳遞的二元模糊關(guān)系），或給定一個(gè)不傳遞的普通二元關(guān)系，如何近似地排出一個(gè)全序；對于有多種指標(biāo)、多個(gè)效用函數(shù)的問題，如何利用模糊集合論的方法綜合成一個(gè)排優(yōu)次序，多層次的決策問題又應(yīng)當(dāng)如何排序。這些問題都已獲得初步的解答。
　　
　　模糊尋優(yōu) 　給定方案集及各種目標(biāo)函數(shù)和限制條件以后，尋求最優(yōu)方案便成了一個(gè)優(yōu)化問題。若目標(biāo)函數(shù)或約束條件是模糊的，這時(shí)的最優(yōu)化就稱為模糊尋優(yōu)。目標(biāo)函數(shù)模糊化的一種途徑是以模糊數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)值，，通過模糊數(shù)的分析、運(yùn)算來尋求條件極值。約束條件的模糊化是將約束定義成模糊集合。在線性規(guī)劃中這樣的推廣導(dǎo)致模糊線性規(guī)劃的研究，其結(jié)果是使普通的線性規(guī)劃應(yīng)用范圍更廣，能更加靈活地適應(yīng)各種不同的情況。在非線性規(guī)劃中有非對稱模型和對稱模型兩種數(shù)學(xué)模型。
　　
　　①非對稱模型：把接受約束作為先決條件，目標(biāo)與約束二者的地位不是對稱的。給定論域 X上的目標(biāo)函數(shù)f(x)和X上的約束條件模糊集合 D，所謂在約束D之下極大化f的最優(yōu)解M，就是X上的一個(gè)模糊子集,它具有隸屬函數(shù)
　　
　　當(dāng)?shù)仁接叶说募蠟榭占瘯r(shí)，μM(x)屌0。
　　
　�、趯ΨQ模型：把目標(biāo)和約束兩者置于對稱的地位。給定論域X上的目標(biāo)函數(shù)f(x)和模糊限制集合D。設(shè)
　　
　　
　　　 令μF(x)＝(f(x)－m)/(s－m)F是X上的一個(gè)模糊子集，其隸屬函數(shù)與目標(biāo)函數(shù)呈線性關(guān)系，稱為目標(biāo)集合，記為
　　
　　
　　　μN(yùn)(x)＝min(F(x)，D(x))(凬 x ∈D)，N 就是對稱模型下的模糊最優(yōu)解。
　　
　　模糊對策 　當(dāng)決策者在對方也有決策的情況下進(jìn)行決策時(shí)，就需要應(yīng)用對策論。如果雙方在選取策略時(shí)接受一定的模糊約束，這就需要應(yīng)用模糊對策論。
　　
　　參考書目
　　　D.Dubois, H.Prade, Fuzzy Sets and Systems,Academic Press, New York,1980.
　　

說明：補(bǔ)充資料僅用于學(xué)習(xí)參考，請勿用于其它任何用途。

參考詞條

模糊集決策  模糊決策表  動(dòng)態(tài)決策 

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