[發(fā)明專利]基于工業(yè)以太網(wǎng)故障診斷方法中決策樹的創(chuàng)建方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410677493.2
• 申請日: 2014-11-21
• 公開（公告）號: CN104506340A
• 公開（公告）日: 2015-04-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孟瑾;吳雪芹;王德吉;張乾;蔡保國;孟霞;劉博
• 申請（專利權(quán)）人: 河南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24
• 代理公司: 鄭州聯(lián)科專利事務(wù)所(普通合伙)41104
• 代理人: 時(shí)立新

1.一種基于工業(yè)以太網(wǎng)故障診斷方法中決策樹的創(chuàng)建方法，其特征在于：所述的決策樹包括決策屬性節(jié)點(diǎn)、屬性值分枝和葉節(jié)點(diǎn)，決策屬性節(jié)點(diǎn)是進(jìn)行分類的決策屬性的集合，屬性值分枝是按照決策屬性進(jìn)一步劃分的取值特性的屬性值的集合，葉節(jié)點(diǎn)是決策或分類結(jié)果的集合；

決策樹的創(chuàng)建方法包括以下步驟：

A：首先，根據(jù)用戶的實(shí)際需要選擇類別標(biāo)識屬性和決策樹的決策屬性集，類別標(biāo)識屬性是指根據(jù)用戶實(shí)際需要選取的某一特定屬性，決策屬性集是指在除了類別標(biāo)識屬性之外的所有屬性中選擇的屬性集；

B：根據(jù)貪心算法構(gòu)造決策樹，貪心算法指以自頂向下遞歸規(guī)律，各個(gè)擊破的方式，貪心算法步驟如下：

B1：樹從代表訓(xùn)練樣本的單個(gè)節(jié)點(diǎn)開始；

B2：如果訓(xùn)練樣本均在同一個(gè)類，則該節(jié)點(diǎn)成為葉節(jié)點(diǎn)，并用該類標(biāo)記，否則，選擇最有分類能力的屬性節(jié)點(diǎn)作為決策樹的當(dāng)前葉節(jié)點(diǎn)；

B3：根據(jù)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)屬性取值的不同，將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集劃分為若干子集，每個(gè)取值形成一個(gè)分枝；

B4：針對步驟B3得到的一個(gè)子集，重復(fù)進(jìn)行步驟B3，遞歸形成每個(gè)劃分樣本上的決策樹；

B5：遞歸劃分步驟當(dāng)且僅當(dāng)下列條件之一成立時(shí)停止：

（1）給定節(jié)點(diǎn)的所有樣本屬于同一類；

（2）沒有剩余屬性可以用來進(jìn)一步劃分樣本；在這種情況下，使用多數(shù)表決，將給定的節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換成樹葉，并以樣本中元組個(gè)數(shù)最多的類別作為類別標(biāo)記，同時(shí)也可以存放該節(jié)點(diǎn)樣本的類別分布；

（3）如果某一分枝沒有樣本，則以樣本的多數(shù)類創(chuàng)建一個(gè)葉節(jié)點(diǎn)；

C：當(dāng)步驟B中的決策樹構(gòu)造完畢后，需要對構(gòu)造完成的決策樹進(jìn)行校驗(yàn)、修正；

C1：使用新的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)校驗(yàn)構(gòu)造完成的決策樹產(chǎn)生的初步規(guī)則；

C2：將影響預(yù)測準(zhǔn)確性的分枝剪除，修正完畢。