基于決策樹(shù)的信息物理融合系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法研究.pdf

1、信息物理融合系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)一般來(lái)源于物理設(shè)備對(duì)于現(xiàn)實(shí)世界信息的采集，數(shù)據(jù)往往具有現(xiàn)實(shí)意義。在使用數(shù)據(jù)挖掘的決策樹(shù)算法對(duì)其進(jìn)行分類預(yù)測(cè)時(shí)，不同的錯(cuò)誤分類往往會(huì)造成不一樣的代價(jià)損失，本文將代價(jià)敏感和決策樹(shù)相結(jié)合以解決此類代價(jià)損失的問(wèn)題，同時(shí)使用遺傳規(guī)劃進(jìn)行優(yōu)化處理，解決信息物理融合系統(tǒng)數(shù)據(jù)量過(guò)于龐大時(shí)，決策樹(shù)分類器的構(gòu)建耗時(shí)過(guò)多的問(wèn)題。
　　本文提出了基于代價(jià)敏感的 ConSenDT方法。該方法利用集成分類器的技術(shù)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)基分類器

2、，通過(guò)概率論中的貝葉斯公式計(jì)算最小風(fēng)險(xiǎn)來(lái)修改類標(biāo)號(hào)，再用修改后的數(shù)據(jù)建立最終的決策樹(shù)分類器。其中在計(jì)算最小風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)候，考慮到了每個(gè)決策樹(shù)基分類器的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率所帶來(lái)的影響，將分類器的準(zhǔn)確率作為一個(gè)參數(shù)加入到最小風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算過(guò)程中。實(shí)驗(yàn)表明ConSenDT方法可以達(dá)到在保證分類準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)上，避免代價(jià)高的錯(cuò)誤分類情況的出現(xiàn)，減少錯(cuò)誤分類的代價(jià)損失。
　　本文利用遺傳規(guī)劃對(duì)ConSenDT方法加以優(yōu)化提出了ConSenDT-GP方法。該方