论文研究-多目标决策中灵敏度分析的方法探讨.pdf, 对于多目标决策中的多属性决策,国内外至今还很少有文献讨论其灵敏度分析的一般方法。为此,本文推导了几个进行灵敏度分析的基本公式,并提出了灵敏度区间和灵敏度矩阵的概念,从而为多属性决策的灵敏度分析提供了一种简单、有效、实用的分析方法。

多目标决策中的权重敏感性分析 多目标决策中的权重敏感性分析

近年来随着新一代人工智能技术的快速发展，采用深度学习技术的医疗器械软件日益增多。为应对深度学习技术带来的监管挑战，并为相应医疗器械软件注册申报提供专业建议，我中心组织制定了深度学习辅助决策医疗器械软件审评要点（以下简称审评要点，详见附件）。 　　审评要点基于深度学习技术特点，结合软件的预期用途、使用场景和核心功能，重点关注软件的数据质量控制、算法泛化能力和临床使用风险。 　　审评要点采用基于风险的全生命周期管理方法考虑软件技术审评要求，包括需求分析、数据收集、算法设计、验证与确认、软件更新等内容，涵盖算法性能评估、临床评价、网络与数据安全等要求。 　　在软件更新方面，审评要点明确软件版本命名规则应涵盖算法驱动型和数据驱动型软件更新，并应列举重大软件更新的全部典型情况。轻微数据驱动型软件更新可通过质量管理体系控制，无需申请注册变更。 　　此外，审评要点还明确了非辅助决策软件、传统人工智能软件的要求以及第三方数据库、移动与云计算等考量。

python实现决策树（CART算法），使用西瓜数据集，参考《机器学习》和统计学习方法实现决策树算法。

决策树代码实现，采用机器学习库来实现的，用来做学习用

本文介绍了使用C++实现决策树算法的方法，包括多叉树的实现，其中广义表和父指针表两种方法都被提到。此外，还使用了一些常见的C++库，如iostream、string、vector、map、algorithm和cmath。在实现过程中，需要注意输入每行的数据个数不超过5个。

深蓝学院是专注于前沿科技的教育平台，目前在人工智能、机器人与自动驾驶领域搭建了完善的课程体系，并在积极探索嵌入式、物联网、增强现实领域的教育模式。文件内包含：2022 控制岗位 面试题梳理.pdf；基于学习的决策规划背景知识.pdf；课程介绍及基础资料.pdf；自动驾驶控制与规划第一期第二次答疑问题收集-wuning返回.docx；自动驾驶控制与规划第一期开课仪式.pdf；第六章作业思路讲解-助教高宇辉.pdf

人工智能西瓜数据集——决策树

基于pyknow的基于规则的系统 先决条件 吉特 python 3.5+ jupyter笔记本 下面介绍一些python软件包 pyknow简介 描述 pyknow的主要功能之一是与python 3兼容并使用RETE算法。 pyknow还要用纯python实现。 该软件包的目的是在python中实现CLIPS替代。 目标还在于，这两个工具将尽可能地兼容，以便CLIPS程序员可以轻松地将所有知识转移到该平台。 安装及使用 要在shell pip install pyknow安装此python软件包simpy typ， pip install pyknow不是在您的代码类型中使用该软件包 回购里面有什么 如何设定 首先下载要在您的CLI中运行回购协议的文件 git clone https://github.com/konradbjk/Rule-Based-Engine-pyknow 否转到

通过本次实验，我们进一步监督学习的基本知识，重点理解决策树的常见算法和改进策略，掌握决策树的基本实现方法，考虑决策树的实现细节，实现了基本的决策树模型并使用汽车模型和蘑菇模型对模型进行测试和可视化，测试效果较好。