导读:本文包含了决策树算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:算法,决策树,干扰,面团,水位,款式,故障诊断。
决策树算法论文文献综述写法
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）
林文怡,宛小燕,刘元元[2]（2019）在《常见新近决策树算法及其在卫生领域中的应用》一文中研究指出目的综述常见新近决策树算法及其在卫生领域的应用进展,为后续相关研究提供参考。方法以"数据挖掘"、"决策树算法"、"decision trees"等作为检索词,检索2010-2019年CNKI、万方、维普、PubMed等数据库,总结随机森林、C5.0、GBDT等方法的基本原理、步骤、适用条件及优缺点,列举其在卫生领域中的应用。结果不同决策树算法各有其优势,在卫生领域多学科中有不同程度的应用。结论新近决策树算法较原始算法有较大改进,但仍存在不足。推广新近算法,针对其缺陷进行改进,将是决策树算法未来研究的重要方向之一。(本文来源于《现代预防医学》期刊2019年23期）
梁利亭[3]（2019）在《决策树算法在高职院校成绩分析中的应用研究》一文中研究指出通过对学生的成绩进行分析,能够让高职院校在开展教学的过程中做出更准确的决策,本文首先总结进行成绩分析对高职院校教学的作用,介绍了决策树算法的具体内容,并对如何在高职院校的成绩分析当中使用决策树算法进行了分析。(本文来源于《湖北开放职业学院学报》期刊2019年22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）
武君[7]（2019）在《主成分分析对决策树算法精度的影响——基于创业企业风险识别的实证》一文中研究指出本文使用风投企业风险识别案例,用四种决策树算法,对比了提取主成分前后算法精度的变化。结果表明,提取主要成分后,四种算法中只有C5.0算法的精度获得了提高,而其他叁种算法提取主成分后的精度反而有所下降,并且C5.0算法在未提取主成分时的精度已高于其他叁种算法,可见在风险识别案例中先提取主成分再使用C5.0算法后精度较其他叁种算法高。(本文来源于《科技经济市场》期刊2019年11期）
王涛,孙志鹏,崔青,张志磊,张天伟[8]（2019）在《基于分类决策树算法的电力变压器故障诊断研究》一文中研究指出电力变压器是电力系统稳定运行中最为重要的电力设备。对电力变压器的故障识别,一直是所有电力工作的重中之重。近些年随着人工智能的发展,许多智能算法被引入电力变压器故障研究当中。本文提出一种基于决策树算法的电力变压器故障诊断模型,与其他分类模型相比,该模型具有分类精度高、计算速度快、不需要任何领域知识和参数假设、易于实现等优点。通过对实际的故障样本进行诊断,并与支持向量机算法对比,验证了该算法的优越性。(本文来源于《电气技术》期刊2019年11期）
方芳,李永贵,牛英滔,王昱陶[9]（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）
孙美艳,刘峻,练毅[10]（2019）在《基于机器视觉和决策树算法的智能面包机面团发酵过程识别研究》一文中研究指出面团的发酵过程受到面粉种类、温度、加水量、酵母量等诸多因素的干扰,通常须人工经验掌控,耗时耗力,难以掌控。采用机器视觉技术,搭建了图像采集试验台架,抓取了面团发酵过程的图像,提取了面团图像的5个特征,确定了面团发酵的时域过程:充满区-上涨区-停滞区,使用决策树算法对数据集进行了筛选和训练,获得了用户友好、逻辑清晰的面团发酵过程可视化树。十折交叉验证结果表明,基于决策树算法的面团发酵过程分类树的精度达到了98%以上,准确地掌控了发酵时间。研究成果为面包机等烘焙设备的智能化发展提供了技术支持。(本文来源于《包装与食品机械》期刊2019年05期）
决策树算法论文开题报告范文
（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：
目的综述常见新近决策树算法及其在卫生领域的应用进展,为后续相关研究提供参考。方法以"数据挖掘"、"决策树算法"、"decision trees"等作为检索词,检索2010-2019年CNKI、万方、维普、PubMed等数据库,总结随机森林、C5.0、GBDT等方法的基本原理、步骤、适用条件及优缺点,列举其在卫生领域中的应用。结果不同决策树算法各有其优势,在卫生领域多学科中有不同程度的应用。结论新近决策树算法较原始算法有较大改进,但仍存在不足。推广新近算法,针对其缺陷进行改进,将是决策树算法未来研究的重要方向之一。
（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。
决策树算法论文参考文献
[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].林文怡,宛小燕,刘元元.常见新近决策树算法及其在卫生领域中的应用[J].现代预防医学.2019
[3].梁利亭.决策树算法在高职院校成绩分析中的应用研究[J].湖北开放职业学院学报.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].武君.主成分分析对决策树算法精度的影响——基于创业企业风险识别的实证[J].科技经济市场.2019
[8].王涛,孙志鹏,崔青,张志磊,张天伟.基于分类决策树算法的电力变压器故障诊断研究[J].电气技术.2019
[9].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
[10].孙美艳,刘峻,练毅.基于机器视觉和决策树算法的智能面包机面团发酵过程识别研究[J].包装与食品机械.2019