【摘 要】
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提出了一种基于改进决策树的导航系统故障诊断方法。该方法首先将导航数据的初始属性按照信息增益率进行排序，然后利用神经网络对初始属性进行裁剪处理，最后用裁剪后的属性建立最小决策树，并建立分类规则。与传统的决策树分类算法相比，此方法通过利用信息增益筛选属性，直接生成最小规模决策树，避免了决策树的剪枝处理过程。实验表明，此方法与传统决策树算法相比，时间开销更小，诊断精度也有所提高。
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提出了一种基于改进决策树的导航系统故障诊断方法。该方法首先将导航数据的初始属性按照信息增益率进行排序，然后利用神经网络对初始属性进行裁剪处理，最后用裁剪后的属性建立最小决策树，并建立分类规则。与传统的决策树分类算法相比，此方法通过利用信息增益筛选属性，直接生成最小规模决策树，避免了决策树的剪枝处理过程。实验表明，此方法与传统决策树算法相比，时间开销更小，诊断精度也有所提高。
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