本文關鍵詞：決策樹學習及其剪枝算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《長春工業(yè)大學》 2014年

一種基于決策樹的機器學習方法和推理機設計

孫慧然  

【摘要】：決策樹機器學習方法,是一種模擬人類學習行為的有效方法,其核心問題是如何在己知訓練樣本數(shù)據(jù)的基礎上構建樹的拓撲結構。由于機器學習問題是一個與問題域緊密相關的問題,所以不同的應用目標會引發(fā)出一些現(xiàn)有理論框架所不能解決,或不能很好解決的更具體更深入的話題。本工作即以汽車變速器故障診斷問題為背景,以ID3算法為基本模型,而展開的面向任務性質的機器學習方法研究工作。 論文工作首先討論了一種以ID3算法為基礎的機器學習算法模型,其本質是對一組離散的目標函數(shù)進行逼近。學習后得到的函數(shù)被表示為一棵決策樹,采用自頂向下的方式貪婪搜索遍歷可能的決策空間。以此為基礎,針對汽車變速器故障診斷問題,構建了以信息熵為節(jié)點分裂準則,以節(jié)點數(shù)據(jù)量,信息熵貢獻度,結構深度為分裂停止準則的機器學習算法。 在基本學習模型的基礎上,論文工作進一步討論了決策樹的剪枝和沖突消解問題。給出了基于悲觀錯誤修剪和最小錯誤修剪的決策樹修剪準則設計,以及一種新的沖突消解策略設計。 以上述工作為基礎,論文工作最后討論了汽車變速器故障診斷推理機設計問題,包括特征提取、故障診斷知識庫與規(guī)則庫的建立,屬性表、決策表的建立,決策樹學習建模的問題。并對所建立的決策樹模型進行了測試分析。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：長春工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP181
【目錄】：

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