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[发明专利]一种基于决策树的仓储模型决策优化方法-CN202210315326.8在审
发明人：李伟;黄从文 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于决策树的仓储模型决策优化方法，包括：采集原始数据，对原始数据预处理后作为决策树的训练集；根据训练集统计库存决策模型的各个属性，计算各个属性的信息增益率，库存决策模型的属性包括短缺成本属性、存储成本属性、补货时间属性；根据库存决策模型各个属性的信息增益率，采用C4.5算法构建决策树，决策树作为库存决策模型；基于决策树得到分类规则，分析短缺成本属性、存储成本属性、补货时间属性与仓储模型之间的相关性，并基于该分类规则进行库存仓储决策。本发明的基于决策树的仓储模型决策优化方法，决策耗时短，实时性高，且决策方案可靠。
一种基于决策树仓储模型决策优化方法

[发明专利]基于工业以太网故障诊断方法中决策树的创建方法-CN201410677493.2有效
发明人：孟瑾;吴雪芹;王德吉;张乾;蔡保国;孟霞;刘博 -专利权人：河南中烟工业有限责任公司
申请日： 2014-11-21 - 公布日： 2015-04-08 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于工业以太网故障诊断方法中决策树的创建方法，将决策树划分为由决策属性节点、属性值分枝和叶节点组成，决策属性节点是进行分类的决策属性的集合，属性值分枝是按照决策属性进一步划分的取值特性的属性值的集合，叶节点是决策或分类结果的集合，再根据贪心算法构造决策树，根据用户的实际需要选择类别标识属性和决策树的决策属性集，再对构造完成的决策树进行校验、修正；利用本方法能够为工业以太网故障诊断提供有效的推理决策及数据支持
基于工业以太网故障诊断方法决策树创建

[发明专利]一种灾后应急通信网络中下一跳通信节点选择方法及装置-CN202010395460.4在审
发明人：王小明 -专利权人：上海市地震局
申请日： 2020-05-12 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： H04W40/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种灾后应急通信网络中下一跳通信节点选择方法及装置，所述方法包括如下步骤：步骤S1，确定影响下一跳节点选择的决策属性；步骤S2，采用层次分析法对所确定的决策属性建立权重矩阵，确定各决策属性的权重；步骤S3，采集所述应急通信网络的节点间相互通信的数据，获得各节点各决策属性的属性值，根据各决策属性建立多属性决策矩阵，并根据所述权重矩阵与多属性决策矩阵建立加权多属性决策矩阵；步骤S4，根据所述加权多属性决策矩阵
一种应急通信网络中下一跳节点选择方法装置

[发明专利]基于工业以太网故障诊断方法中决策树的推理方法-CN201410670962.8有效
发明人：孟瑾;王晖;王德吉;李文伟;张乾;石怀忠;杨云超 -专利权人：河南中烟工业有限责任公司
申请日： 2014-11-21 - 公布日： 2015-04-01 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于工业以太网故障诊断方法中决策树的推理方法，决策树包括决策属性节点、属性值分枝和叶节点，决策属性节点是进行分类的决策属性的集合，属性值分枝是按照决策属性进一步划分的取值特性的属性值的集合，叶节点是决策或分类结果的集合；利用本方法能够为工业以太网故障诊断提供有效的推理决策，保证工业以太网故障诊断的准确实施和工作。
基于工业以太网故障诊断方法决策树推理

[发明专利]决策流构建方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910828572.1在审
发明人：高祥 -专利权人：深圳壹账通智能科技有限公司
申请日： 2019-09-03 - 公布日： 2020-01-21 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请涉及大数据技术领域，应用于智能决策行业，提供一种决策流构建方法、装置、计算机设备和存储介质，其中方法包括：获取与应用场景对应的决策流结构，识别所述决策流结构中节点，推送节点共有属性和特有属性配置请求至用户，获取共有属性配置参数和特有属性配置参数，根据共有属性配置参数和特有属性配置参数配置决策流结构中节点，根据决策流结构中已配置的节点，生成决策流中数据流管道，构建决策流。整个过程中，基于应用场景获取决策流结构，并且根据响应用户对决策流结构中节点共有属性和特有属性的配置，生成决策流中数据流管道，动态配置决策流，能够满足复杂业务场景需求。
决策特有属性数据流管道配置参数属性配置应用场景构建计算机设备存储介质动态配置复杂业务配置请求智能决策大数据配置的配置推送场景响应申请应用

[发明专利]基于大数据的高炉铁水硅含量预报关键属性判决方法-CN201910281393.0有效
发明人：尹林子;李靖;蒋昭辉;许雪梅;丁家峰 -专利权人：中南大学
申请日： 2019-04-09 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据的高炉铁水硅含量预报关键属性判决方法，包括以下步骤：将铁水硅含量及其相关属性数据表示为一个决策表，表中的每一行表示一个样本所有条件属性和决策属性的值，每一列表示某一条件属性或决策属性在所有样本中的取值；挑选需要识别是否为关键属性的条件属性作为候选属性，并将其在决策表中对应的列数据置于决策表倒数第二列，决策表倒数第一列为高炉铁水硅含量数据；对调整后的决策表进行整体排序；通过比较排序后的决策表中的相邻样本，判断候选属性是否为关键属性；如果存在相邻两个样本除候选属性以外的其他条件属性值都相同，而决策属性值不同，则该候选属性为关键属性。
基于数据高炉铁水含量预报关键属性判决方法

[发明专利]敏感电力用户电压暂降保险机制确认方法-CN201810188285.4在审
发明人：肖先勇;陈韵竹;汪颖;李长松;郑子萱 -专利权人：四川大学
申请日： 2018-03-07 - 公布日： 2018-09-04 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种敏感电力用户电压暂降保险机制确认方法，包括以下步骤：在决策主体的决策方案及决策属性的基础上构建决策主体对决策方案的多属性决策矩阵，并将多属性决策矩阵转化为规范化矩阵；所述决策属性包括保费、净收入、赔付额、风险承担度；计算决策属性权重；计算所有决策主体对决策方案的决策值；决策值排序，判断可行性最强的决策方案。利用两阶段多目标决策方法，融合多种属性信息，优化方案偏好度得到属性权重，解决了权重主观性强的问题，评估各主体对不同机制的偏好度，将各主体分散的评价信息进行归纳统一，明确可行性强的电压暂降保险机制，提高其可保性并增强各方对保险机制的认可度
保险机制电压暂降决策属性决策主体决策权重多属性决策矩阵电力用户偏好度多目标决策规范化矩阵评价信息属性信息敏感两阶段主观性构建减小排序归纳融合认可评估转化优化统一

[发明专利]模糊规则生成方法及装置-CN201710975815.5在审
发明人：冯林;陈苹 -专利权人：四川师范大学;四川师大科技园发展有限公司
申请日： 2017-10-18 - 公布日： 2018-02-02 - 主分类号： G06N7/02 文献下载
摘要：方法包括获取模糊决策表，所述模糊决策表包括非空有限对象集合、非空有限条件属性集和非空有限决策属性；再基于模糊决策表，建立FDTRS模型，基于FDTRS模型及预设的风险损失值，获得模糊决策表中的正域、负域与边界域，再获得非空有限条件属性集中每个条件属性相对于决策属性的近似分类精度；然后基于近似分类精度，获得模糊决策表中的属性约简集；基于属性约简集、非空有限对象集合、非空有限决策属性及预设的计算规则，计算属性约简集中每个条件属性的模糊语言变量相对于决策属性的分类值
模糊规则生成方法装置

[发明专利]一种车主报价决策方法、设备及计算机存储介质-CN201810794558.X在审
发明人：赵惠丹;赵国荣;梁淇;王珺 -专利权人：江苏斯诺物联科技有限公司
申请日： 2018-07-19 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种车主报价决策方法，包括：步骤1、管理平台采集商品的基础价格数据，所述管理平台是用于提供商品交易的无车承运电子商务平台；步骤2、确定货主决策要素，所述决策要素包括时效属性、低价属性、准入属性以及择优属性，并计算所述择优属性的分值；步骤3、利用所述时效属性、低价属性和准入属性构建货主决策基础模型，确定最优报价；步骤4、优化所述货主决策基础模型，在所述货主决策基础模型中加入所述择优属性，对所述车主报价进行排名本发明通过平台智能决策车主报价，通过引入多个决策要素构建基础模型和对基础模型进行优化从而预估多个车主报价的成功率，提高车主决策的自主能力。
车主报价决策基础决策管理平台基础模型构建准入计算机存储介质电子商务平台预估基础价格商品交易智能决策自主能力成功率优化采集引入

[发明专利]一种决策表下近似不变的局部属性约简定义及方法-CN201710711941.X在审
发明人：李吉梅;刘贵龙;花正;冯艳宾;邹继阳 -专利权人：北京语言大学
申请日： 2017-08-18 - 公布日： 2017-12-12 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种决策表下近似不变的局部属性约简定义及方法，能够在满足对决策表的某个决策类进行属性约简的同时，降低计算复杂度。所述定义包括获取决策表(U,C∪D)，其中，U表示论域，C表示条件属性集，D表示决策属性集；确定论域U关于决策属性集D的商集，得到决策类Dl；设集合B为集合C的非空子集，若B满足预设的条件，则称B为C的关于决策类Dl的下近似不变的局部属性约简。所述方法包括基于保持决策表下近似不变的属性约简算法，计算决策表的Dl决策类的分辨矩阵；根据得到的分辨矩阵，将相应的分辨函数，从主合取范式转换为主析取范式，得到局部属性约简的全部约简结果。本发明适用于粗糙集中决策表的属性约简。
一种决策近似不变局部属性定义方法

[发明专利]一种多属性决策方法、系统、存储介质和电子设备-CN202310576979.6在审
发明人：杨依哲;刘兵山;李鑫;贾新建;王功 -专利权人：中国科学院空间应用工程与技术中心
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06Q10/0637 文献下载
摘要：本发明公开了一种多属性决策方法、系统、存储介质和电子设备，所述方法包括：获取多个待决策方案；其中，每个待决策方案均包含多个目标属性；确定每个目标属性的优先级；基于任一待决策方案的每个目标属性的属性值和每个优先级所对应的总补偿限制量，计算该待决策方案的决策评估值，直至得到每个待决策方案的决策评估值，并将决策评估值最高的待决策方案确定为最佳决策方案。本发明在保证优先级为多属性决策偏好的情况下，利用每个优先级所对应的总补偿限制量，提高了针对不同组待决策方案进行评估的合理性和科学性。
一种属性决策方法系统存储介质电子设备

[发明专利]一种基于粗糙集和证据理论的故障诊断方法及系统-CN202210607154.1在审
发明人：贾宝柱;廖志强;孔德峰 -专利权人：广东海洋大学
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于粗糙集和证据理论的故障诊断方法及系统，包括如下步骤：S1、根据原始数据表中带标签数据的参数名称和数据类别，得到条件属性集；S2、根据系统常见故障状态得到决策属性集；S3、基于条件属性集和决策属性集，建立基于不同工况下第i条原始采集数据样本的输入条件属性与决策属性相对应的数据决策表；S4、对数据决策表进行属性的约简处理，获得约简决策表；S5、根据约简决策表，获得约简决策表中所有条件属性对每个决策属性的基本置信度本发明通过粗糙集与D‑S证据理论相结合，克服了决策证据在基本置信度分配的主观性过强的缺陷。
一种基于粗糙证据理论故障诊断方法系统

[发明专利]用于地图模板匹配的规则提取方法-CN201310287936.2有效
发明人：李伟;陈毓芬;谢超;郑束蕾;邓毅博;李萌;钱凌韬;方潇 -专利权人：中国人民解放军信息工程大学
申请日： 2013-07-09 - 公布日： 2013-09-18 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于地图模板匹配的规则提取方法，含有下列步骤：1：设在地图模板眼动实验中测得|T|组实验数据，该实验含有h个决策属性，将|T|组实验数据组成数据集T，再从|T|组实验数据中随机选出|S|组实验数据组成训练集S；2：在数据集T中，如果h个决策属性中有h1个决策属性所对应的测试值是连续数值，则分别对该h1个决策属性对应的数值进行离散处理；3：在训练集S中，遍历h个决策属性，得出各决策属性的信息增益率，选择信息增益率最大的决策属性作为根节点属性；4：以自顶向下的递归方式，通过内部节点评价选取适当决策属性，并根据该属性不同取值由该节点向下分支，最终形成决策树；本发明准确率高、效能高。
用于地图模板匹配规则提取方法

[发明专利]对象和属性同时增加的矩阵动态属性约简方法-CN201810756077.X在审
发明人：景运革;王春红;王宝丽 -专利权人：运城学院
申请日： 2018-07-11 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了对象和属性同时增加的矩阵动态属性约简方法，涉及数据挖掘中粗糙集及粒计算理论技术领域，首先计算变化前决策表的最小属性约简RED_U；当对象和属性同时增加到决策表后，计算决策表最小属性约简的相对知识粒度和变化后决策表的相对知识粒度是否相等，如果是则RED_U是变化后的最小属性约简，否则利用矩阵方法和增量机制计算变化后决策表除RED_U之外所有属性的外部重要性，选取最大的属性添加到最小属性约简中，计算相对知识粒度直到与变化后决策表的相对知识粒度相等为止，删除冗余属性，获得变化后决策表的最小属性约简。本发明有效解决了决策表中对象和属性同时增加时能够快速计算最小属性约简的问题，有助于提高动态数据知识挖掘的效率。
属性约简决策表矩阵动态相等矩阵动态数据快速计算理论技术冗余属性属性添加数据挖掘有效解决知识挖掘粗糙集删除外部

[发明专利]一种能有效减小一致属性数据开销的算法-CN202111645706.X在审
发明人：漆国强 -专利权人：世纪恒通科技股份有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种能有效减小一致属性数据开销的算法，该方法用于对存在大量一致决策属性的数据进行处理，其通过将决策属性值划分成多种类型信息，之后以该多种类型信息组成决策信息系统的初始集，并以该决策信息系统的初始集构造成差别矩阵，利用决策属性提取差别矩阵中的关键信息，选取差别矩阵中频率较大的属性作为候选属性，其中候选属性集合为不重复集合，且每个候选属性都是一个不可再分解的属性数据；将候选属性作为锚点，对差别矩阵进行转换，得出基于关键属性的转换矩阵，实现减小数据开销；本发明在存过数据存在大量的一致决策属性时，对决策属性进行有效的处理，达到简化数据集的目的。
一种有效减小一致属性数据开销算法

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