摘要自动泊车系统最优轨迹决策及控制算法研究自动泊车系统是先进智能驾驶辅助系统中重要的一部分，近年来备受国内外学者和汽车厂商们的关注。自动泊车系统通过车载传感器来

提出一种连续属性值域划分的离散化新方法，该方法定义一个新的离散化函数，依据类与属性之间的相互依赖关系选择最优的离散区间列表；此外，采用变精度粗糙集理论合理地控制数据离散化产生的信息丢失，减少分类错误。仿真结果和统计分析表明，提出的方法有较好的C5.0决策树分类能力。

python实现决策树（C4.5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。

决策理论与方法 试题库;决策理论与方法 试题库;决策理论与方法 试题库

随着以智能制造主导的第四次工业革命的兴起，在传统制造系统中可以进行联合优化决策。制造系统的整合优化影响着生产的效率和成本，如何对生产过程进行调度安排和对设备进行预防性维护成为当下各企业生产制造的重点研究对象。 近几年各种智能计算方法逐渐被引入到作业调度问题中，如遗传算法、模拟退火算法、启发式算法等。如何有效的安排各工件的加工顺序将直接关系到生产效率和生产成本,这是本文所要解决的问题之一。 java 本文以单台机器为例，利用遗传算法进行方案设计，将遗传算法应用到作业调度中去。在满足交货要求和生产要求的情况下，利用遗传算法对制造系统进行单机调度，从而完成制造系统的最优的调度计划和设备维护计划。通过编程实现最优的作业调度。

论文研究-多目标多阶段决策问题的最优化方法.pdf, 本文在研究动态规划方法的基础上,提出了可行状态点、可行边和可行策略的概念,并给出了可行状态点、可行边和可行策略判别的充要条件,建立了一种解决多目标多阶段决策问题的最优化方法,并结合例题进行了讨论。

基于监测数据及机器学习算法的湖泊水质实时评价技术对当前湖泊水资源的管理、维护和保护具有重要意义。本文针对巢湖水质的类别评价，利用随机森林(Random Forest, RF)分类算法对该区域水质进行类别判定。与其他算法相比,随机森林算法有着精度高、可容忍噪声强等诸多优点。测试结果表明，当决策树的棵数ntree=300，分裂属性集中属性个数mtry=2时，在合肥湖滨监测断面水质分类准确率可达96.15%，在巢湖裕溪口监测断面水质分类准确率高达100%，该方法具有稳健性较高、实用性强、泛化性能好等特点, 能够有效进行水质评价。

根据地理信息系统在国内外的实际应用情况以及公路地质灾害的发生和监测管理存在的自身特点,提出了开展公路地质灾害信息管理与决策支持系统研究的必要性,并分析了系统开发目标、开发原则和研究的关键技术.在系统实践过程中,结合西部一条运营高速公路中重点地质病害路段的实际情况,开发了基于GIS的公路地质灾害信息管理与决策支持系统.该系统以地质灾害的空间图形信息和属性信息为基础建立系统数据库,依托数学评价、预测和预报模型以及GIS系统的空间分析能力,形象地评价、预测和预报了地质灾害,为西部公路建设管理部门有效控制和防治地

特征选择算法能够更好地提高入侵检测系统的检测速度和检测效果,消除冗余数据并减轻噪音特征.结合特征选择算法的优势,提出一种基于主成分分析(PCA)与决策树(C4.5)的入侵检测方法,进而构建出轻量级的入侵检测系统.通过在KDD1999数据集上对该方法进行详细的实验验证,证明该方法一方面确保系统有较高的检测率与较低误报率,另一方面能够比较显著地提高系统的训练时间与测试时间.同时,通过比较实验发现此方法在训练时间、测试时间、检测率、误报率上的效果也优于GA-SVM方法.

本设计基于决策树算法从多角度对某学校网上平台的学生行为数据进行分析，将根据学生的综合成绩将学生划分为三类：优秀（80分 – 100分）、良好（60分 – 79）、差（0分 – 59分）。这些数据包括到课率、预习率、习题正确率、综合成绩，数据量达千余条。通过已有数据建立决策树模型，供该平台未来的使用者进行预测，起到教学预警的作用。