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預(yù)測(cè)為決策而生

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關(guān)于多變量灰色預(yù)測(cè)模型的程序

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集成學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)案例二——蒸汽量預(yù)測(cè)

,根據(jù)鍋爐的工況,預(yù)測(cè)產(chǎn)生的蒸汽量,來(lái)我國(guó)的工業(yè)屆的產(chǎn)量預(yù)測(cè)貢獻(xiàn)自己的一份力量呢?所以,該案例是使用以上工業(yè)
2021-06-30 07:56:45

粗集決策表與決策表簡(jiǎn)化的可信度比較

根據(jù)粗集決策表提供信息的完備性,借助可信度的定義,對(duì)粗集決策表和簡(jiǎn)化的決策表的決策規(guī)則的可信度進(jìn)行比較,得出了簡(jiǎn)化后的決策表的決策規(guī)則的可信度高于簡(jiǎn)化前的決
2009-03-08 18:10:4015

基于矩陣的最簡(jiǎn)決策規(guī)則獲取

獲取決策表規(guī)則時(shí),通常需要進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)和屬性值約簡(jiǎn)。該文分析屬性值約簡(jiǎn),針對(duì)協(xié)調(diào)決策表提出一種通過(guò)構(gòu)造決策矩陣直接獲取最簡(jiǎn)規(guī)則的方法。將原來(lái)考慮條件屬性集和決
2009-04-14 09:11:0312

組合預(yù)測(cè)在分銷系統(tǒng)輔助決策中的應(yīng)用

針對(duì)分銷系統(tǒng)的輔助決策功能,提出基于灰度預(yù)測(cè)和布朗線性指數(shù)平滑法的組合預(yù)測(cè),利用其分析歷史數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)??紤]到DRP系統(tǒng)存在的安全隱患及與后端系統(tǒng)的整合
2009-04-18 08:40:0036

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在輔助決策系統(tǒng)中的應(yīng)用

銷售管理與輔助決策系統(tǒng)是以多年的銷售數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和序列規(guī)則挖掘的方法,從中分析、挖掘和提取全面、綜合、宏觀的輔助決策信息,并能預(yù)測(cè)客戶的
2009-08-06 10:18:196

一個(gè)基于粗集的決策樹規(guī)則提取算法

一個(gè)基于粗集的決策樹規(guī)則提取算法:摘要:決策樹是數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中分類的常用方法。在構(gòu)造決策樹的過(guò)程中,分離屬性的選擇標(biāo)準(zhǔn)直接影響到分類的效果,傳統(tǒng)的決策樹算法往往
2009-10-10 15:13:3412

決策樹算法在學(xué)生成績(jī)預(yù)測(cè)分析中的應(yīng)用

在教學(xué)管理工作中,學(xué)生成績(jī)是評(píng)估教學(xué)質(zhì)量的重要依據(jù),多種因素可能對(duì)學(xué)生成績(jī)?cè)斐捎绊?。利用?shù)據(jù)挖掘工具,對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,利用預(yù)測(cè)分析結(jié)果,及時(shí)指正學(xué)生出現(xiàn)
2010-03-01 15:54:2114

基于ART算法的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)

為了有效支持用電管理決策及負(fù)荷預(yù)測(cè),在分析用電管理及智能輔助決策支持技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,提出了一種基于自動(dòng)回歸樹(ART)算法的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。利用該預(yù)測(cè)方法
2010-12-21 17:15:2328

特效而生的機(jī)器人_Trim

機(jī)器人
電子學(xué)習(xí)發(fā)布于 2022-12-12 10:39:15

Delphi教程之決策組件的使用

Delphi教程之TDecisionGraph決策組件的使用,學(xué)習(xí)Delphi的必備資料。
2016-03-31 11:29:412

無(wú)人駕駛汽車決策技術(shù)

http://softdown.elecfans.net/p/2017/09/無(wú)人駕駛的決策規(guī)劃控制技術(shù)2017 無(wú)人車作為一個(gè)復(fù)雜軟硬件結(jié)合系統(tǒng),其安全可靠運(yùn)行需要車載硬件、傳感器集成、感知預(yù)測(cè)
2017-09-28 19:43:460

無(wú)人駕駛汽車決策技術(shù)詳解

無(wú)人車作為一個(gè)復(fù)雜軟硬件結(jié)合系統(tǒng),其安全可靠運(yùn)行需要車載硬件、傳感器集成、感知預(yù)測(cè),以及控制規(guī)劃等多個(gè)模塊的協(xié)同配合工作。作者認(rèn)為最關(guān)鍵的部分是感知預(yù)測(cè)決策控制規(guī)劃的緊密配合。狹義上的決策規(guī)劃控制
2017-11-12 11:30:4612863

基于貪心算法的非一致決策表的決策樹分析方法

決策樹技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘的分類領(lǐng)域中被廣泛采用。采用決策樹從一致決策表f即條件屬性值相同的樣本其決策值相同)中挖掘有價(jià)值信息的相關(guān)研究較為成熟,而對(duì)于非一致決策表(即條件屬性值相同的樣本其決策
2017-12-05 14:30:450

使決策樹規(guī)模最小化算法

決策樹技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘的分類領(lǐng)域應(yīng)用極其廣泛,可以從普通決策表(每行記錄包含一個(gè)決策值)中挖掘有價(jià)值的信息,但是要從多值決策表(每行記錄包含多個(gè)決策值)中挖掘潛在的信息則比較困難。多值決策表中每行記錄
2017-12-05 15:47:260

分享《2018科技、傳媒和電信行業(yè)預(yù)測(cè)》的核心觀點(diǎn)

近日,德勤發(fā)布了《2018科技、傳媒和電信行業(yè)預(yù)測(cè)》報(bào)告,對(duì)世界與中國(guó)的科技、傳媒和電信行業(yè)在未來(lái)1-5年的趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。該報(bào)告分析了行業(yè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)及未來(lái)可能會(huì)影響行業(yè)內(nèi)企業(yè)的因素,為企業(yè)戰(zhàn)略決策提供參考。
2018-02-09 11:47:224430

計(jì)算資源受限的視頻編碼多模式決策

決策在計(jì)算能力相差懸殊的平臺(tái)上都能獲得優(yōu)化的率失真性能。給出一種計(jì)算復(fù)雜度自適應(yīng)的優(yōu)化多模式決策算法.首先,利用視頻序列中不同宏塊模式間的時(shí)空相關(guān)性,預(yù)測(cè)這些宏塊多模式決策后的拉格朗日代價(jià)和計(jì)算復(fù)雜度的斜
2018-02-23 11:24:101

液壓系統(tǒng)維修決策

針對(duì)液壓系統(tǒng)故障原因隱蔽、維修決策困難的問(wèn)題,引入并改進(jìn)了傳統(tǒng)的逼近理想值排序( TOPSIS)法。通過(guò)提出絕對(duì)理想解概念,使TOPSIS法具有強(qiáng)保序性,消除了影響決策的逆序問(wèn)題;利用馬氏距離代替
2018-03-02 11:36:160

預(yù)測(cè)性大腦研究成果

Floris de Lange教授主要研究大腦如何利用先驗(yàn)的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)對(duì)輸入進(jìn)行主動(dòng)預(yù)測(cè),從而幫助我們知覺(jué)外部世界,做出決策
2018-05-25 15:49:023301

大神教你怎么用Python抓取婚戀網(wǎng)用戶數(shù)據(jù),用決策樹生成自己擇偶觀

機(jī)器學(xué)習(xí)中,決策樹是一個(gè)預(yù)測(cè)模型,它代表的是對(duì)象屬性與對(duì)象值之間的一種映射關(guān)系。樹中每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示某個(gè)對(duì)象,而每個(gè)分叉路徑則代表的某個(gè)可能的屬性值,而每個(gè)葉結(jié)點(diǎn)則對(duì)應(yīng)從根節(jié)點(diǎn)到該葉節(jié)點(diǎn)所經(jīng)歷的路徑
2018-05-28 10:53:253913

構(gòu)建一個(gè)決策樹并查看它如何進(jìn)行預(yù)測(cè)

正如你所看到的,決策樹非常直觀,他們的決策很容易解釋。 這種模型通常被稱為白盒模型。 相反,正如我們將看到的,隨機(jī)森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被認(rèn)為是黑匣子模型。 他們做出了很好的預(yù)測(cè),并且我們可以輕松檢查他們執(zhí)行的計(jì)算以進(jìn)行這些預(yù)測(cè); 然而,通常很難用簡(jiǎn)單的術(shù)語(yǔ)來(lái)解釋為什么會(huì)做出預(yù)測(cè)。
2018-07-16 17:12:0113941

決策樹的原理和決策樹構(gòu)建的準(zhǔn)備工作,機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹的原理

希望通過(guò)所給的訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一個(gè)貸款申請(qǐng)的決策樹,用于對(duì)未來(lái)的貸款申請(qǐng)進(jìn)行分類,即當(dāng)新的客戶提出貸款申請(qǐng)時(shí),根據(jù)申請(qǐng)人的特征利用決策樹決定是否批準(zhǔn)貸款申請(qǐng)。
2018-10-08 14:26:095616

區(qū)塊鏈治理的基礎(chǔ)及決策

一般來(lái)說(shuō),治理是關(guān)于最終影響人們的決策(人們稱之為“利益相關(guān)者”)。這關(guān)乎于治理參與者進(jìn)行決策的過(guò)程。這也是關(guān)于他們?nèi)绾螄@決策決策過(guò)程進(jìn)行協(xié)調(diào)的過(guò)程。它包括建立、維護(hù)和撤銷決策決策過(guò)程、規(guī)范以及其它協(xié)調(diào)機(jī)制的合法性。
2018-10-09 16:45:34917

基于決策樹算法的電能表故障預(yù)測(cè)方法

今天為大家介紹一項(xiàng)國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利——基于決策樹算法的電能表故障預(yù)測(cè)方法。該專利由國(guó)電南瑞科技股份有限公司申請(qǐng),并于2018年11月30日獲得授權(quán)公告。
2018-12-17 11:40:351538

如何使用特征級(jí)和決策級(jí)融合進(jìn)行人臉吸引力評(píng)價(jià)方法概述

在個(gè)性化的人臉吸引力的研究中,由于特征缺失和對(duì)于大眾審美的影響因素考慮不足,導(dǎo)致預(yù)測(cè)個(gè)人偏好無(wú)法到達(dá)很高的預(yù)測(cè)精度。為了提高預(yù)測(cè)精度,提出了一個(gè)基于特征級(jí)和決策級(jí)信息融合的個(gè)性化人臉吸引力預(yù)測(cè)框架。
2018-12-21 15:42:393

智能決策從虛擬到現(xiàn)實(shí)——強(qiáng)化學(xué)習(xí)落地

迄今為止,大部分人工智能落地的技術(shù)都在預(yù)測(cè)技術(shù)方面,而不是決策技術(shù),目前決策技術(shù)的應(yīng)用落地還很少。
2019-07-30 10:55:363953

人工智能將助力預(yù)測(cè)分析和決策支持

從自動(dòng)駕駛汽車、預(yù)測(cè)分析應(yīng)用程序、人臉識(shí)別,到聊天機(jī)器人、虛擬助手、認(rèn)知自動(dòng)化和欺詐檢測(cè),人工智能的用例很多。
2019-09-24 10:32:132210

詳談機(jī)器學(xué)習(xí)的決策樹模型

決策樹模型是白盒模型的一種,其預(yù)測(cè)結(jié)果可以由人來(lái)解釋。我們把機(jī)器學(xué)習(xí)模型的這一特性稱為可解釋性,但并不是所有的機(jī)器學(xué)習(xí)模型都具有可解釋性。
2020-07-06 09:49:063073

決策樹的構(gòu)成要素及算法

決策樹是一種解決分類問(wèn)題的算法,決策樹算法采用樹形結(jié)構(gòu),使用層層推理來(lái)實(shí)現(xiàn)最終的分類。
2020-08-27 09:52:483753

什么是決策樹模型,決策樹模型的繪制方法

決策樹是一種解決分類問(wèn)題的算法,本文將介紹什么是決策樹模型,常見的用途,以及如何使用“億圖圖示”軟件繪制決策樹模型。
2021-02-18 10:12:2011970

五個(gè)多粒度決策粗糙集的可變?nèi)?b class="flag-6" style="color: red">決策模型

多粒度決策粗糙集是從多角度來(lái)處理不確定數(shù)據(jù)和風(fēng)險(xiǎn)決策問(wèn)題的重要模型。針對(duì)不完備信息系統(tǒng)下的決策分析問(wèn)題,在多粒度決策粗糙集中引入集對(duì)優(yōu)勢(shì)關(guān)系,對(duì)優(yōu)勢(shì)度進(jìn)行了改進(jìn),使結(jié)果更加合理。然后對(duì)多粒度近似空間
2021-04-20 10:59:297

基于多類分類的序貫三支決策模型

多類分類問(wèn)題的實(shí)際應(yīng)用中,在決策對(duì)象的認(rèn)識(shí)由粗粒度向細(xì)粒度轉(zhuǎn)化時(shí),通過(guò)使用粒結(jié)構(gòu),提出種基于多類分類的序貫三攴決策模型。在此基礎(chǔ)上,使用該模型非増量的方法計(jì)算序貫三支決策的時(shí)間開銷較大,針對(duì)決策
2021-06-04 14:33:280

基于遺傳優(yōu)化決策樹的建筑能耗預(yù)測(cè)模型

基于遺傳優(yōu)化決策樹的建筑能耗預(yù)測(cè)模型
2021-06-27 16:19:136

數(shù)據(jù)決策的定義及使用數(shù)據(jù)決策時(shí)需要避免的3個(gè)陷阱

數(shù)據(jù)決策的定義 數(shù)據(jù)決策系統(tǒng)是企業(yè)的信息系統(tǒng),用來(lái)支持各部門的數(shù)據(jù)分析需求,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘,發(fā)現(xiàn)潛在價(jià)值與風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)建設(shè)了數(shù)據(jù)輔助決策系統(tǒng),可以大大提升了IT輔助決策的能力,降低了企業(yè)運(yùn)營(yíng)和溝通
2021-09-29 11:43:381406

大數(shù)據(jù)—決策

大數(shù)據(jù)————決策樹(decision tree) 決策樹(decision tree):是一種基本的分類與回歸方法,主要討論分類的決策樹。 在分類問(wèn)題中,表示基于特征對(duì)實(shí)例進(jìn)行分類的過(guò)程,可以
2022-10-20 10:01:36822

基于集成學(xué)習(xí)的決策介紹(上)

本文主要介紹基于集成學(xué)習(xí)的決策樹,其主要通過(guò)不同學(xué)習(xí)框架生產(chǎn)基學(xué)習(xí)器,并綜合所有基學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)改善單個(gè)基學(xué)習(xí)器的識(shí)別率和泛化性。
2023-02-17 15:52:09484

基于集成學(xué)習(xí)的決策介紹(下)

本文主要介紹基于集成學(xué)習(xí)的決策樹,其主要通過(guò)不同學(xué)習(xí)框架生產(chǎn)基學(xué)習(xí)器,并綜合所有基學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)改善單個(gè)基學(xué)習(xí)器的識(shí)別率和泛化性。
2023-02-17 15:52:12341

決策規(guī)劃系列:運(yùn)動(dòng)規(guī)劃常用算法

有了全局路徑參考信息,有了局部環(huán)境信息了,有了行為決策模塊輸入的決策信息,下一步自然而然的就要進(jìn)行運(yùn)動(dòng)規(guī)劃,從而生成一條局部的更加具體的行駛軌跡,并且這條軌跡要滿足安全性和舒適性要求。
2023-04-17 09:46:26478

自動(dòng)駕駛決策概況

文章目錄1. 第一章行為決策在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)架構(gòu)中的位置 2. 行為決策算法的種類 2.1 基于規(guī)則的決策算法 2.1.1 決策樹 2.1.2 有限狀態(tài)機(jī)(FSM) 2.1.3 基于本體論
2023-06-01 16:24:310

理性理解AI的決策過(guò)程

和信任AI的決策呢?? ?AI的決策過(guò)程通常包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)輸出四個(gè)步驟。在這個(gè)過(guò)程中,AI通過(guò)學(xué)習(xí)和分析大量的數(shù)據(jù),找出其中的規(guī)律和模式,然后根據(jù)這些規(guī)律和模式進(jìn)行預(yù)測(cè)決策。因此,AI的決策過(guò)程實(shí)際上
2023-11-22 09:39:08209

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