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J-GLOBAL ID：201802227623703120   整理番号：18A1734930

意思決定リスクコストと属性選好融合の適合性ディシジョンツリーアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Decision Tree Algorithm Based on Fusion of Decision Costs and Attribute Preference

著者 (2件)： Chen Jiajun (皖西学院 電子与信息工程学院,安徽 六安237012;同済大学 電子与信息工程学院,上海201804;同済大学 嵌入式系統与服務計算教育部重点実験室,上海201804) ,  Miao Duoqian (同済大学 電子与信息工程学院,上海201804;同済大学 嵌入式系統与服務計算教育部重点実験室,上海201804)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 39  号： 6  ページ： 1208-1212  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現在のディシジョンツリーモデルは,意思決定精度,意思決定者の属性選好,および意思決定リスク因子の影響を考慮して,決定リスクコストと属性選好の融合に基づく適応ディシジョンツリーアルゴリズムを提示する。意思決定ラフ集合とコストに敏感な学習の問題を結合して,ユーザ選好と決定リスク損失関数の概念を導入し,Bayesian最小リスク決定原理に従って,決定リスクコストを計算し,次に,適応度関数を発見関数として選択して,次に,決定ツリーモデルを確立するための発見的関数として,決定リスクのコストを計算することができた。ディシジョンツリー構築の過程で,ディシジョンツリーを,信頼因子の概念によって剪定し,生成したディシジョンツリーは膨大であった。実験結果は,このディシジョンツリーアルゴリズムが効果的であり,意思決定者の属性選好と意思決定の不確実性による誤分類コストを十分に考慮し,実験パラメータの設定がアルゴリズムの適応性を強化し,異なる応用領域の要求条件を満たすことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ディシジョンツリー ,  ラフ集合 ,  *意思決定 ,  *アルゴリズム ,  適応性 ,  意思決定者 ,  不確実性 ,  危険因子 ,  損失関数
準シソーラス用語： 適応度関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： decision-theoretic rough set ,  attribute preference ,  decision tree ,  adaptability-degree function

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (8件)： 意思決定 ,  リスク ,  属性 ,  選好 ,  融合 ,  適合性 ,  ディシジョンツリー ,  アルゴリズム