您的位置: 专家智库 > >

姚正

作品数:8 被引量:38H指数:2
供职机构:上海财经大学信息管理与工程学院更多>>
相关领域:自动化与计算机技术医药卫生经济管理更多>>

文献类型

  • 4篇会议论文
  • 3篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 2篇经济管理
  • 2篇医药卫生

主题

  • 6篇决策树
  • 5篇数据挖掘
  • 4篇树模型
  • 4篇决策树模型
  • 2篇评分
  • 2篇技术链
  • 2篇供应链
  • 2篇供应链管理
  • 2篇函数
  • 2篇函数研究
  • 2篇SCM
  • 2篇C4.5
  • 1篇电信
  • 1篇电信业
  • 1篇信息熵
  • 1篇数据集
  • 1篇健壮
  • 1篇分类器

机构

  • 8篇上海财经大学

作者

  • 8篇姚正
  • 3篇刘鹏
  • 2篇尹俊杰

传媒

  • 2篇管理学报
  • 1篇清华大学学报...
  • 1篇2005第一...
  • 1篇第二十二届中...

年份

  • 1篇2006
  • 7篇2005
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
一种实用有效的决策树改进模型及其实现
针对R-C4.5决策树模型的简化版本R-C4.5s模型进行了实验验证,并将实验结果与C4.5决策树模型进行了比较,充分证明了本文的分析.
刘鹏姚正尹俊杰
关键词:决策树数据挖掘
e-SCM中的技术链
2005年
着重对e-SCM中的技术链进行了分析和研究.与传统SCM一样,e-SCM由4个并行的分链组成:物流链、信息链、价值链和技术链.其中,技术链在e-SCM中为其他3个分链的管理提供支持,是实现e-SCM最终目标的基础保证.技术链是围绕核心企业,将供应链上各企业的信息系统整合成为一个功能网链结构模式的系统.它由多种信息管理技术组成,可以保证整个e-SCM的信息精度、及时性和共享性,提高供应链绩效.对e-SCM中的技术链的组成,所面临的问题以及如何打造e-SCM中的技术链进行了系统研究.
姚正
关键词:技术链供应链管理
一种有效的C4.5改进模型被引量:34
2006年
介绍了一种有效的决策树改进模型:R-C 4.5及其简化版本,旨在构造一棵简单的树,同时提高决策树属性选择度量的可解释性,减少空枝和无意义分枝,以及过度拟合。该决策树模型基于著名的C 4.5决策树模型,但在属性的选取和分枝策略上进行了改进。在R-C 4.5中,通过合并分类效果差的分枝,有效避免了碎片等问题。实验表明,R-C 4.5决策树在保持模型预测准确率的同时,有效改进了树的健壮性。作为R-C 4.5的简化版本,R-C 4.5c和R-C 4.5s可生成更为简单的树,而且R-C 4.5s通过数据预处理阶段完成,易于实现。
刘鹏姚正尹俊杰
关键词:决策树C4.5分类器数据挖掘
e-SCM中的技术链
着重对e-SCM中的技术链进行了分析和研究。与传统SCM一样,e-SCM由4个并行的分链组成:物流链、信息链、价值链和技术链。其中,技术链在e-SCM中为其他3个分链的管理提供支持,是实现e-SCM最终目标的基础保证。技...
姚正
关键词:技术链供应链管理
文献传递
关于决策树分类模型的评分函数研究
在数据挖掘的研究与应用中,学者们提出了一系列的分类模型,如贝叶斯模型、决策树模型、人工神经网络模型等,其中决策树模型由于其简洁、高效、易于理解和使用,得到广泛的应用。然而,关于决策树评分函数的研究尚未取得令人满意的结果。...
姚正
关键词:决策树模型数据挖掘
文献传递
R-C4.5决策树模型及其在临床医疗数据挖掘中的应用
提出了一种健壮有效的决策树改进模型R-C4.5及其简化版本.该决策树模型基于著名的C4.5决策树模型,但在属性的选取和分枝策略上进行了有效改进.在R-C4.5算法中,通过合并分类效果差的分枝,有效避免了碎片等问题.该模型...
刘鹏姚正
关键词:决策树模型C4.5数据挖掘
文献传递
健壮有效的决策树改进模型及其应用
决策树是解决分类问题最有效的方法之一。该技术通过构造树来建立分类处理模型。如何构造健壮有效的决策树,仍然是决策树模型研究与应用中所面临的一项挑战。 对于决策树模型,一般而言,可以依据预测准确率、速度、健壮性、可...
姚正
关键词:决策树模型数据集信息熵电信业
关于决策树分类模型的评分函数研究被引量:4
2005年
在数据挖掘的研究与应用中,学者们提出了一系列的分类模型,如贝叶斯模型、决策树模型、人工神经网络模型等,其中决策树模型由于其简洁、高效、易于理解和使用,得到广泛的应用。然而,关于决策树评分函数的研究尚未取得令人满意的结果。分析了目前流行的一些评价指标,研究了其适用范围和局限,并对评分函数做了必要的补充和完善,试图建立一套相对科学合理的评价体系。
姚正
关键词:决策树模型数据挖掘
共1页<1>
聚类工具0