經(jīng)過了幾十年的研究與發(fā)展,在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方面已經(jīng)取得了很多的成果,尤其是提高預(yù)測精度和建立模型效率這兩方面。但是從模型中提取有意義的決策行動方面的研究卻是有限的,而且僅限于簡單的動作模型,而在許多實際應(yīng)用中,這些模型往往更復(fù)雜,更難獲取最佳的解決方案。在諸如針對性營銷等眾多應(yīng)用中,用戶建立的模型不僅需要預(yù)測準(zhǔn)確性高,還需要能夠得到一些動作推薦,最終以最少的成本得到預(yù)期的目標(biāo)。在已有的研究成果中,用戶常常被要求使用大量的時間,從基于數(shù)據(jù)挖掘算法的模型中手動搜索能達(dá)到預(yù)期目標(biāo)的有價值的知識。數(shù)據(jù)挖掘中的動作知識提取方法是數(shù)據(jù)挖掘過程中遇到的新問題,也是模型后續(xù)處理研究中的一個瓶頸。在許多實際操作里,動作的自動提取就尤為重要,在知識領(lǐng)域中,過去的手動尋找與圖像顯示這些方法越來越不能滿足日益增長的需要。本文主要從單屬性值改變、多屬性值改變和線上線下自提取三個方面,提出了從數(shù)據(jù)中提取高預(yù)測精度和高效率的決策動作的動作知識提取方法。本文的主要研究內(nèi)容有:（1）一種結(jié)合馬爾科夫決策過程的動作知識提取方法。結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí),利用馬爾科夫決策過程提取動作知識。首先要將動作知識提取問題形式化地轉(zhuǎn)換為優(yōu)化問題,... 

【文章來源】：揚(yáng)州大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

3活動申聯(lián)系人數(shù)全

婚姻狀況

聯(lián)系持續(xù)時間

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]數(shù)據(jù)挖掘中的一種次優(yōu)化動作知識提取方法[J]. 呂強(qiáng),李兆榮,陳崚,朱留存.  小型微型計算機(jī)系統(tǒng). 2017(05)
[2]強(qiáng)化學(xué)習(xí)及其在電腦圍棋中的應(yīng)用[J]. 陳興國,俞揚(yáng).  自動化學(xué)報. 2016(05)
[3]基于混合挖掘的軍事數(shù)據(jù)分類方法[J]. 丁曉劍,雷鳴.  火力與指揮控制. 2014(06)
[4]基于支持向量機(jī)的貸款風(fēng)險等級分類真實性審計研究[J]. 隋學(xué)深,喬鵬,丁保利.  審計研究. 2014(03)
[5]基于決策樹的空襲目標(biāo)數(shù)據(jù)挖掘[J]. 李京,楊根源.  電光與控制. 2012(11)
[6]基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的人民幣反洗錢系統(tǒng)設(shè)計[J]. 楊勝剛,王鵬.  財經(jīng)理論與實踐. 2005(06)

博士論文
[1]基于多目標(biāo)決策的數(shù)據(jù)挖掘方法評估與應(yīng)用[D]. 鄔文帥.電子科技大學(xué) 2015

碩士論文
[1]貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在數(shù)字化森林生態(tài)站中的應(yīng)用研究[D]. 黃金燕.北京林業(yè)大學(xué) 2007



本文編號：3397513