基于不確定性的決策樹歸納

《信息科學(xué)技術(shù)學(xué)術(shù)著作叢書》序
前言
第1章  不確定性
  1.1  隨機性
  1.2  模糊性
  1.3  不可指定性
  1.4  粗糙性
  1.5  幾種不確定性的比較
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第2章  不確定環(huán)境下的決策樹歸納
  2.1  決策樹歸納簡介
  2.2  連續(xù)值屬性的決策樹歸納
  2.3  最優(yōu)割點的模糊化處理
  2.4  模糊決策樹歸納
  2.5  模糊決策樹算法中三種常用啟發(fā)式比較
  2.6  交互作用度量
  2.7  聚類決策樹
  參考文獻
第3章  決策樹的優(yōu)化
  3.1  基于分支合并的決策樹優(yōu)化
  3.2  基于優(yōu)化學(xué)習(xí)的模糊規(guī)則簡化
  3.3  通過混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改善模糊決策樹的學(xué)習(xí)精度
  3.4  提高模糊規(guī)則泛化能力的最大化模糊熵方法
  3.5  優(yōu)化模糊規(guī)則的T-S范式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
  3.6  模糊決策樹構(gòu)建過程中的參數(shù)選擇
  參考文獻
第4章  主動學(xué)習(xí)和模糊決策樹的特征選擇
  4.1  主動學(xué)習(xí)簡介
  4.2  選擇具有代表性的樣例
  4.3  調(diào)整特征權(quán)重以提高支持向量機的泛化能力
  4.4  最優(yōu)模糊值屬性子集選擇
  4.5  基于最大不確定性的主動學(xué)習(xí)
  4.6  采用主動學(xué)習(xí)提高學(xué)習(xí)系統(tǒng)的泛化能力
  參考文獻
第5章  模糊決策樹的集成學(xué)習(xí)
  5.1  集成學(xué)習(xí)簡介
  5.2  分層混合專家系統(tǒng)
  5.3  基于模糊粗糙集技術(shù)的多模糊決策樹歸納
  5.4  模糊決策森林
  5.5  基于上積分的集成學(xué)習(xí)
  5.6  基于集合劃分的非線性積分及其在決策樹中的應(yīng)用
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第6章  不確定環(huán)境下的其他歸納學(xué)習(xí)方法
  6.1  基于粗糙集的模糊規(guī)則抽取方法
  6.2  基于模糊粗糙集技術(shù)的模糊決策樹
  6.3  模糊多類支持向量機
  6.4  基于模糊擴張矩陣的規(guī)則抽取方法
  6.5  基于CBR的規(guī)則抽取方法
  6.6  支持向量機反問題
  6.7  基于局部泛化誤差的RBFNN特征選擇方法
  6.8  結(jié)構(gòu)化最大間隔分類器
  參考文獻