基于轨检车检数据的决策树分类算法的研究与应用
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-15页 |
| ·研究背景、目的及意义 | 第11-13页 |
| ·论文拟解决的问题、达到的目标和主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·拟解决的问题和达到的目标 | 第13页 |
| ·论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 2 轨检车检测数据分析 | 第15-29页 |
| ·轨检车检测原理及应用现状 | 第15-20页 |
| ·轨检车检测原理 | 第15-17页 |
| ·轨检车检测项目 | 第17页 |
| ·国外轨检车比较 | 第17-19页 |
| ·我国的轨检车 | 第19-20页 |
| ·轨检车检测数据分类 | 第20-25页 |
| ·轨距与轨向 | 第20-21页 |
| ·水平与高低 | 第21页 |
| ·三角坑 | 第21-22页 |
| ·数据展示 | 第22-25页 |
| ·研究设想与改进方案 | 第25-27页 |
| ·轨检车检测数据标准 | 第25-26页 |
| ·我国轨检车检测数据使用中存在的问题 | 第26页 |
| ·改进设想 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-29页 |
| 3 决策树分类算法的研究 | 第29-51页 |
| ·决策树分类算法 | 第29-30页 |
| ·典型决策树的算法 | 第30-45页 |
| ·ID3算法 | 第30-34页 |
| ·C4.5算法 | 第34-39页 |
| ·CART算法 | 第39-41页 |
| ·PUBLIC算法 | 第41-42页 |
| ·基于人机交互的方法 | 第42-43页 |
| ·SLIQ算法 | 第43-44页 |
| ·SPRINT算法 | 第44-45页 |
| ·IBLE算法 | 第45页 |
| ·决策树的构造简化 | 第45-46页 |
| ·树剪枝算法 | 第46-49页 |
| ·前期剪枝 | 第47页 |
| ·后期剪枝 | 第47-48页 |
| ·对树进行修剪优化时应遵循的原则 | 第48-49页 |
| ·对决策树算法的讨论 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 4 C4.5算法改进研究 | 第51-59页 |
| ·算法思想 | 第51页 |
| ·算法分析 | 第51-54页 |
| ·C4.5算法构造过程分析 | 第51-52页 |
| ·C4.5算法的时间复杂度 | 第52-54页 |
| ·C4.5算法的空间复杂度 | 第54页 |
| ·算法改进 | 第54-57页 |
| ·C4.5算法改进方法分析 | 第54-55页 |
| ·改进方案 | 第55-56页 |
| ·方案选择 | 第56-57页 |
| ·算法评测 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 5 轨检车检测数据分类系统 | 第59-66页 |
| ·数据预处理 | 第59-64页 |
| ·参数选择 | 第59-61页 |
| ·数据对齐 | 第61-62页 |
| ·填充空值 | 第62页 |
| ·属性离散化 | 第62-64页 |
| ·分类器生成 | 第64-65页 |
| ·结果分析 | 第65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 6 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 附录A | 第69-71页 |
| 附录B | 第71-73页 |
| 作者简历 | 第73-75页 |
| 学位论文数据集 | 第75页 |
