决策树技术在电缆绝缘状态评估中的应用
东北大学信息科学与工程学院,沈阳 110004
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摘要
电缆的绝缘状态通常可以分为良好、不好、差和故障等几种,以电缆的日常检修数据、试验数据和在线监测数据为基础,对电缆的状态进行判断是一个非常有意义的课题。采用决策树分类技术来对电缆的绝缘状态进行分类,分别对各种类型数据形成子树,然后通过子树合成技术形成最终的决策树,从而对电缆的绝缘状态进行判断。通过一个实际电缆的各种数据,采用SPSS软件进行实际应用,最终的仿真结果说明决策树技术是一种非常有效的电缆绝缘状态分类技术。
参考文献
[ 1 ] 朱绍文,胡宏银,王泉德,等.决策树采集技术及发展趋势[J].计算机工程,2000,26(10):61-64
[ 2 ] Quinlan J R.Induction of decision trees [ J] .MachineLearning, 1986 ,1 : 81 -106
[ 3 ] Michalski R S, Larson J B.Selection of the most representative training examples and incremental generation of VL1 hypotheses [ R] .Urbana -Champaign: Department of Computer Science, U- niversity of Illinois, 1978 链接1
[ 4 ] Cestnik B, Kononenko I, Bratko I.ASSISTANT 86 : a knowledge elicitation tool for sophisticated users[ J] .Proceedings of EWSL - 87 , Bled, Yugoslavia, 1987.31 -45 链接1
[ 5 ] Pagallo G, Haussler D.Boolean feature discovery in empirical learning[ J] .Machine Learning, 1990 , 5 :71 -99 链接1
[ 6 ] Brodley C E, Utgoff P E.Multivariate decision trees[ J] .Machine Learning, 1995 , 19 :45 -77 链接1
[ 7 ] 刘小虎,李生.决策树的优化算法[J].软件学报,1998,9(10):797-800 链接1