摘要：通过对决策树算法的研究，特别是分析了ＩＤ３的基本算法过程，指出其应用中的多种缺陷，提出了用模糊概念来解决传统决策树中过分匹配，从而提高决策树用于知识获取性能的思想．结合树的深度优先算法、模糊包含度函数和模糊不确定函数，提出了具体实现模糊决策树（ＦＤＴ）算法，并在注塑模浇口设计中加以应用．该算法具有如下优点：在相同精度条件下，大量压缩知识，在将来知识推理中极大地避免了组合爆炸的可能性；随着应用的不断深入，ＦＤＴ获取的知识会逐渐集中在领域中常用的和重要的知识上．

摘要：针对公共危机应急系统数据库中数据庞杂,记录分类较难的情况,提出了一种采用遗传算法选择参数的模糊决策树算法,提高了决策树分类算法的准确率和得到规则的可解释性。将设计的分类器应用到实际的公安系统数据库当中,在对原有记录进行分类的基础上,得到了有效的规则,成功地帮助警务人员对当前的危急事件做出快速准确的预测和判断。

摘要：通过考虑环境约束及用户运动的随机性,设计了一种基于模糊决策树的运动预测机制。该机制在示例集的基础上,利用属性模糊化和模糊分类墒建立初始模糊决策树,由此生成模糊决策规则进行预测,根据变化情况适时对模糊决策树进行必要的维护。仿真研究表明,该机制预测准确率较高,预测开销较小,是可行和有效的。

摘要：针对机载多传感器调度管理的困难,提出基于模糊决策树的机载多传感器智能管理方法。该方法将作战阶段与目标类型相结合,构建不同目标属性,建立基于目标类型的模糊决策树模型,在此基础上建立机载多传感器动态智能管理模型,并进行空战仿真验证。仿真结果表明该方法与作战阶段动态相关,能快速有效地完成机载多传感器调度管理。

摘要：作为缺乏职业经验的高职生,如何了解自己的职业前途,做好职业选择和职业设计是个重要的课题。为解决这个问题,论文分析了模糊决策树算法中的Min-Ambiguity算法的计算原理和特点,将其应用于高职生的择业行为分析中,通过算法有效建立起分类模型和规则,帮助高职生分析择业行为并根据分析结果进行职业调整,而且也为教育部门进行高职生择业行为研究提供一种思路。

摘要：针对现有系统教学资源推荐结果召回率偏低的问题,提出基于模糊决策树的民航专业教学资源个性化推荐系统。系统硬件方面,设计了核心板和存储器;软件设计方面,结合资源本身的属性和历史访问数据分析了资源特征,以学习动机和学术风格为目标分析了用户的需求特征,借助模糊决策树对二者进行精准匹配,最终匹配结果即为推荐结果。测试结果表明,设计系统推荐资源的召回率始终稳定在91.1%以上。

摘要：在人力资源推荐过程中,由于对人才数据信息分析精度较低,导致推荐结果中未达成合作关系的情况较为明显,为此,提出基于模糊决策树的企业人力资源推荐方法研究。结合人才数据覆盖要求和信息粒特异性要求之间的矛盾关系,将二者的乘积作为目标函数,在实现乘积最大值条件下设置了模糊决策树的信息粒,并构建了二型模糊决策树,设置了包含“0”和“1”两种输出结果的分支结构后,通过拟合企业人才需求信息与二型模糊决策树中各个节点之间的关系,确定需求数据的传输方向,并将输出结果综合取值最大的人才作为最终的推荐目标。在应用测试结果中,设计推荐方法下未达成合作关系的占比低于20.0%,其中以企业和人才为主导的占比分别为12.39%和5.82%,明显优于对比方法。

摘要：医疗系统的使用量与日俱增导致医疗系统中的相关医疗数据也在不断地增加。为此优化模糊ID3算法和改进粒子群算法,并将改进粒子群算法进行智能寻优从而改善模糊决策树性能。实验结果表明,提出的IPSO-FDT算法在皮马印第安人糖尿病、威斯康星乳腺癌和帕金森氏病数据集中的测试准确率分别为97.9%、89.5%和81.8%,在生成树的概括能力数值分别为1.003、1.034、1.026,显著高于比较模型。实验数据证明,在医院信息系统进行数据分类的多种算法中,此设计的结合改进PSO与模糊决策树算法具有一定适用性。

摘要：针对粗糙集理论只限于处理清晰数据的不足,本文将粗糙集理论和模糊集理论相结合,通过计算决策属性相对于条属性的依赖度,并把这种度量方法用于模糊决策树的设计中,提出了一种基于模糊决策树的采煤机故障诊断算法。通过实分析,此方法能够提高采煤机故障诊断的准确性和效率。

摘要：针对大众教育中考试分数不能完全体现学生成绩的问题,提出基于模糊决策树的成绩评估模型,实现基于平时行为表现的学生学业水平预测。首先,采用数理统计和专家建议方法确定模型属性指标,以设计的模糊隶属度函数为基础对数据进行模糊处理,建立模糊矩阵。然后,通过改进的决策树算法对高校学生校园行为关联的成绩信息进行决策分析。最后,采集某学院实际数据进行实例分析,验证了模型的有效性。该模型为高校教学质量评估和教育信息化建设提供了有效方法,对高校教学工作管理和改革提供了重要的决策依据。