[發明專利]基于決策樹的工件編碼方法

有效

• 申請號: 201811413984.0
• 申請日: 2018-11-26
• 公開（公告）號: CN109639283B
• 公開（公告）日: 2022-11-04
• 發明（設計）人: 孔建壽;王安倫;龔睿;劉斯怡;陳棟
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: H03M7/30
• 分類號: H03M7/30;G06K9/62
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 朱寶慶

1.一種基于決策樹的工件編碼方法，其特征在于，包括：

選取W道影響工件分類的工序因子，分別計算所述W道工序因子與預設的決策屬性之間的相關系數，其中W為大于0的整數；

根據所述相關系數的值從W道工序因子中選取T道工序因子，所述T道工序因子作為影響工序分類的條件屬性，其中T為大于0且小于等于W的整數；

獲取條件屬性對應的信息熵，根據所述信息熵計算得到每個條件屬性的信息增益；

根據所述信息增益確定每個條件屬性的分割點，判斷每個條件的隸屬度是否滿足并根據所述分割點與相關系數遞歸構建決策樹；

基于所述決策樹對工件進行分類并編碼，并將結果保存于類別確定模塊；

其中，所述條件屬性d_i關于A_j的隸屬度，包括：

其中，A_ji代表預設的決策屬性中第j類的第i個屬性的期望值，代表預設的決策屬性中第j類的第i個屬性的方差；

倘若ρ(d_i,A_j)的結果小于零，則當前工件必然不屬于A_j，屬于其他類別；

若ρ(d_i,A_j)大于等于零，則判斷A_j為當前工件的候選類，若無其他大于零的隸屬度值，則A_j為當前工件的類別，若存在其他類別的隸屬度值大于零，則需要繼續選取新的特征進行上述判別，直到類別唯一。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述W道工序因子與預設的決策屬性之間的相關系數的獲取方法為：

其中，表示第i個條件屬性d_i與預設的決策屬性D之間的相關系數，d_i表示第i個條件屬性，i為大于等于1且小于等于W的整數，D表示預設的決策屬性，Cov(d_i,D)表示d_i與D的協方差，D(d_i)表示d_i的方差，D(D)表示D的方差。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取數據集中每個條件屬性對應的信息熵H(d_i)的方法為：

其中，

其中，m表示預設的決策屬性有m種工件分類類別集合A＝{A₁,A₂,...,A_m}，A_j表示第j類；

H(d_i|A_j)為特征d_i對于A_j的歸一化的信息熵，其分子的值代表d_i到A_j的距離，值越小，表示特征被歸入A_j類的可能性越大，反之，特征被歸入A_j類的可能性越小；分母則是進行了歸一化操作；

H(d_i)為當前所有i＝1,2,...,n中的最小值。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，獲取數據集中每個條件屬性對應的信息增益g(D,d_i)的方法為：

g(D,d_i)＝H(D)-H(d_i)

其中，D表示預設的決策屬性，H(d_i)表示數據集中每個條件屬性對應的信息熵，H(D)表示K類樣本與預設的決策屬性之間的信息熵

H(D)＝-m×log₂(1/m)。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據信息熵最小、信息增益最大的原則來為每個條件屬性獲取分割點。