动态模糊决策树学习模型及应用研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-11页 |
| ·问题的提出 | 第8页 |
| ·研究现状 | 第8-10页 |
| ·内容安排 | 第10-11页 |
| 第二章 动态模糊决策树 | 第11-25页 |
| ·动态模糊集(DFS)理论基础 | 第11-12页 |
| ·动态模糊决策树 | 第12-18页 |
| ·建树策略 | 第12-13页 |
| ·离散化方法 | 第13-15页 |
| ·动态模糊决策树建树算法（DFDTA） | 第15-16页 |
| ·缺失属性处理方法 | 第16-18页 |
| ·规则提取和匹配 | 第18-21页 |
| ·规则提取 | 第18-19页 |
| ·规则匹配 | 第19-21页 |
| ·DFDT 的修剪策略 | 第21-23页 |
| ·不同决策树的比较 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 DFDT 的自修剪系统 | 第25-36页 |
| ·自修剪的必要性 | 第25页 |
| ·自修剪系统框架 | 第25-27页 |
| ·决策树模块结构 | 第27-28页 |
| ·结点构造与修正 | 第27-28页 |
| ·分支改动步骤 | 第28页 |
| ·错误样例模块结构 | 第28-29页 |
| ·修剪算法模块 | 第29-34页 |
| ·搜索需修剪分支 | 第30-31页 |
| ·修剪分支策略 | 第31-32页 |
| ·修剪算法 | 第32-34页 |
| ·自修剪系统的性能分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于动态模糊决策树的城市道路监控系统设计 | 第36-63页 |
| ·问题的提出 | 第36-37页 |
| ·系统的框架 | 第37-38页 |
| ·目标车辆识别 | 第38-48页 |
| ·研究现状分析 | 第38-39页 |
| ·背景图片的动态模糊性分析 | 第39-40页 |
| ·外来物体搜索框架 | 第40-42页 |
| ·DFDT 的应用 | 第42-44页 |
| ·捕捉外来物体 | 第44-46页 |
| ·实验分析 | 第46页 |
| ·算法对比 | 第46-48页 |
| ·车牌号码识别 | 第48-58页 |
| ·研究现状分析 | 第48-49页 |
| ·确定车牌位置 | 第49-50页 |
| ·识别车牌号码 | 第50-53页 |
| ·DFDT 的应用 | 第53-54页 |
| ·实验对比分析 | 第54-56页 |
| ·自修剪系统用途分析 | 第56-58页 |
| ·监控逻辑的动态模糊决策 | 第58-62页 |
| ·问题的提出 | 第58-59页 |
| ·问题的分析 | 第59-60页 |
| ·实验分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 结论与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录 | 第69-76页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表论文 | 第69页 |
| 中英文名词对照 | 第69-71页 |
| 部分代码 | 第71-76页 |
| 详细摘要 | 第76-79页 |
