导读:本文包含了决策算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,决策树,干扰,信息论,组合,布谷鸟,种群。
决策算法论文文献综述
张立,郭珊珊,姚楠,刘鸿洋,储胜[1]（2020）在《基于决策树算法的电商化电力物资判别》一文中研究指出国网于2016年提出并开始实施电商化采购模式。当前的目标是要形成科学合理的物资判别规则,因此立足于相关工作文件规定,从其物资的规格型号、国家法律规定、需求频次以及年度需求数量几个业务特征出发。将近两年采购记录数据与决策树算法相结合,得出了决策树模型,总结出了电商化物资判别的规则。并将相应规则转化为了易于理解和操作的"IF—THEN"语言,使得该研究能够应用到实际的电商化采购业务中,得到了新的二级电商目录。(本文来源于《现代商贸工业》期刊2020年01期）
圣文顺,孙艳文[2]（2019）在《一种改进的ID3决策算法及其应用》一文中研究指出ID3决策树算法是重要的归纳学习方法,常用于基于大量实例的学习和预测。ID3算法以信息论中熵的概念为基站,通过选择信息含量高的属性构建决策树。但该算法有倾向于取值较多属性的问题。论文从设定属性选择要求的角度出发,对ID3决策算法进行改进,并通过实例说明了改进算法的可行性。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年12期）
薛庆水,李凤英[3]（2019）在《一种均衡的移动云计算任务迁移决策算法》一文中研究指出移动云计算可以通过任务迁移将计算复杂型应用从移动设备卸载至云端执行。然而,任务迁移涉及数据的无线传输,会导致传输延时和传输能耗。为了作出任务迁移的最佳决策,提出一种均衡的移动云计算任务迁移决策算法。算法将任务迁移决策问题建立为Lagrange乘子的非线性优化模型,模型同步考虑了任务迁移后的执行时间代价和执行能耗代价;为了更准确地求解迁移决策,设计一种考虑用户应用动态行为的统计回归模型进行任务执行时间的估算,从而获得时间-能耗均衡性能的任务迁移决策。利用N皇后问题和面部识别应用两种任务类型对算法进行了仿真测试分析。结果表明,在平均执行时间、执行能耗、预测准确性等方面,所提算法较对比算法均表现出较好的优势。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年12期）
尹晶飞,张明,沈钰,严俊峰,徐梦林[4]（2019）在《基于决策树算法的水位观测干扰识别模型》一文中研究指出为提高地下水位观测数据中干扰事件的识别效率,利用决策树算法对宝坻等5个台站近5年的水位观测数据进行样本训练和数据验证。结果表明,决策树算法对观测系统干扰和场地环境干扰事件的分类准确率在80%以上。在大量准确的训练样本基础上,决策树算法对于各种水位干扰事件具有良好的识别效果。(本文来源于《国际地震动态》期刊2019年11期）
周玉英,李俊,唐志航[5]（2019）在《基于k-means聚类算法和决策树算法的服装版型款式数据挖掘》一文中研究指出随着现在服装版型的日益多样化,版型数据量越来越大,传统的数据分析方法已经不能满足当前对服装版型款式分析的需要。为全面分析服装版型款式数据,采用用K-means聚类算法对其进行分析,通过对服装版型款式数据进行分类,分析每个类别的服装款式特征,找出各版型款式之间的关系,然后再通过应用决策树算法对服装版型款式的流行度进行预测,可为纺织服装企业生产提供决策参考。(本文来源于《信息技术与信息化》期刊2019年11期）
任锦标[6]（2019）在《基于数据仓库及决策树算法的电网事故事件信息智能检索方法研究》一文中研究指出针对电网事故事件,以大量电网事故事件相关信息为基础数据形成数据仓库。针对事故事件数据自身的特点,研究实现有效的索引结构。针对不同数据类型,设计基于分类与回归树算法运用。从而提高对数据检索速度,提高电网事故事件的检索效率。(本文来源于《集成电路应用》期刊2019年12期）
何保荣[7]（2019）在《基于多目标决策的时间序列数据挖掘算法仿真》一文中研究指出采用当前算法挖掘时间序列数据时,不能有效的降低噪声对时间序列数据挖掘过程造成的影响,不能通过提高集群规模缩短数据处理时间,存在加速比低和可扩展性差的问题。将多目标决策理论应用到时间序列数据挖掘中,提出基于多目标决策的时间序列数据挖掘算法,挖掘时间序列之间对时间序列进行预处理,消除时间序列中存在的噪声,提取时间序列中存在区域极值点,对提取得到的区域极值点做等长处理,获得由极值点构成的序列。通过多目标决策方法利用获取的极值点构建决策矩阵,对比决策对象之间存在的差值,采用偏好函数将差值转变为对应的偏好度,对偏好度进行排序,根据排序结果对时间序列数据做聚类处理,实现时间序列的数据挖掘。仿真结果表明,所提算法的加速比高、可扩展性好。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年11期）
方芳,李永贵,牛英滔,王昱陶[8]（2019）在《基于决策树算法的干扰信号识别》一文中研究指出深入分析并综合了单音干扰、宽带噪声干扰、多音干扰、扫频干扰等典型干扰信号时域、频域、变换域等多维域特征参数的提取方法,并提出了一种基于决策树算法的干扰识别方法,且该方法所需的特征参数较少,有助于减少运算量。仿真结果表明,对于典型干扰样式,所提干扰识别算法比传统的K最近邻算法具有更好的识别性能。(本文来源于《通信技术》期刊2019年11期）
刘才俊,胡洁,宋述刚[9]（2019）在《一种自适应变异策略的集体决策优化算法》一文中研究指出集体决策优化算法(collective decision optimization algorithm, CDOA)是一种基于种群的进化算法。该算法具有收敛速度快的特点,但同时算法易陷入局部最优。针对这一缺陷,提出了一种自适应变异策略的集体决策优化算法(adaptive collective decision optimization algorithm, ACDOA)。其中,自适应变异策略是在每一个个体变异的过程中根据一定的概率自适应的在2个不同功能的变异算子中选择1个变异算子进行变异,该变异策略使得迭代前期算法能尽可能多的选择多样性强的变异算子进行变异,而在迭代后期算法能尽可能多的选择局部搜索能力强的算子进行变异以确保个体快速、稳定的向最优值靠近。利用3个经典的测试函数对算法进行了仿真试验,结果表明, ACDOA与CDOA相比有更快的收敛速度和更大的种群多样性,同时也保留了原算法良好的局部搜索能力。(本文来源于《长江大学学报(自然科学版)》期刊2019年10期）
许晓敏,王琼,路妍[10]（2019）在《基于RWCS搜索算法的电网多项目组合投资优化决策研究》一文中研究指出电网企业的投资项目数量多、金额大,其投资决策是一项较为复杂的工作,需要权衡很多的影响因素和目标函数,考虑如何进行合理的资金分配。通过引入投资组合优化的概念,以经济效益、安全性和社会性为目标函数,考虑电力需求、可靠性、企业投资能力等约束条件,构建了电网企业多项目组合投资优化决策模型。结合布谷鸟搜索算法(Cuckoo search algorithm,CS)在优化问题中较高的求解性能,利用随机权重(Random Weight,RW)动态优化布谷鸟算法。运用实际的算例,验证该模型方法应用于电网建设项目投资组合决策的可操作性和有效性。(本文来源于《科技和产业》期刊2019年10期）
决策算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
ID3决策树算法是重要的归纳学习方法,常用于基于大量实例的学习和预测。ID3算法以信息论中熵的概念为基站,通过选择信息含量高的属性构建决策树。但该算法有倾向于取值较多属性的问题。论文从设定属性选择要求的角度出发,对ID3决策算法进行改进,并通过实例说明了改进算法的可行性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
决策算法论文参考文献
[1].张立,郭珊珊,姚楠,刘鸿洋,储胜.基于决策树算法的电商化电力物资判别[J].现代商贸工业.2020
[2].圣文顺,孙艳文.一种改进的ID3决策算法及其应用[J].计算机与数字工程.2019
[3].薛庆水,李凤英.一种均衡的移动云计算任务迁移决策算法[J].计算机应用与软件.2019
[4].尹晶飞,张明,沈钰,严俊峰,徐梦林.基于决策树算法的水位观测干扰识别模型[J].国际地震动态.2019
[5].周玉英,李俊,唐志航.基于k-means聚类算法和决策树算法的服装版型款式数据挖掘[J].信息技术与信息化.2019
[6].任锦标.基于数据仓库及决策树算法的电网事故事件信息智能检索方法研究[J].集成电路应用.2019
[7].何保荣.基于多目标决策的时间序列数据挖掘算法仿真[J].计算机仿真.2019
[8].方芳,李永贵,牛英滔,王昱陶.基于决策树算法的干扰信号识别[J].通信技术.2019
[9].刘才俊,胡洁,宋述刚.一种自适应变异策略的集体决策优化算法[J].长江大学学报(自然科学版).2019
[10].许晓敏,王琼,路妍.基于RWCS搜索算法的电网多项目组合投资优化决策研究[J].科技和产业.2019
论文知识图
