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多属性加权模糊贝叶斯的复杂网络故障自修复技术 被引量：6
1
作者 蒋勇 赵作鹏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第8期2378-2381,共4页
为了提高对复杂网络进行故障诊断时的准确率,以及实现故障节点的有效自修复,提出一种多属性加权模糊贝叶斯的复杂网络故障自修复机制。建立贝叶斯网络结构模型,针对故障网络和故障节点进行条件概率估计,实现故障类别诊断。在该模型的基... 为了提高对复杂网络进行故障诊断时的准确率,以及实现故障节点的有效自修复,提出一种多属性加权模糊贝叶斯的复杂网络故障自修复机制。建立贝叶斯网络结构模型,针对故障网络和故障节点进行条件概率估计,实现故障类别诊断。在该模型的基础上引入了多属性值和模糊集合理论进行扩展,提出了一种多属性加权模糊贝叶斯,提升模型对节点进行故障诊断时的灵敏度和准确度。对网络和节点进行故障诊断后,采用网络故障自修复机制,在查找出节点故障类型,采取有效的能量分配方法来修复节点。实验仿真及对比表明,该方法相比基于神经网络的故障诊断方法、基于半监督聚类的故障诊断方法以及基于隐马尔可夫模型的故障诊断方法具有更好的故障诊断和修复性能。 展开更多
关键词 故障诊断 故障修复 贝叶斯 多属性加权模糊贝叶斯
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基于GRA-GCRITIC和改进加权双向投影的区间Fermatean模糊多属性群决策方法
2
作者 赵敬华 施佳 +1 位作者 荣海迎 林杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期493-500,共8页
针对司法案件决策环境的复杂性及评价信息的模糊性,提出一种基于GRA-GCRITIC(grey relational analysis-group criteria importance through intercriteria correlation)和改进加权双向投影的区间Fermatean模糊Hamacher-TODIM多属性群... 针对司法案件决策环境的复杂性及评价信息的模糊性,提出一种基于GRA-GCRITIC(grey relational analysis-group criteria importance through intercriteria correlation)和改进加权双向投影的区间Fermatean模糊Hamacher-TODIM多属性群决策方法。首先考虑到各位专家对各评价方案下各指标评价信息的差异性,提出一种GRA-GCRITIC方法,该方法将灰色关联融入到CRITIC中,以确定指标综合权重比单一获取的指标权重更加客观可靠;其次,结合信任关系对加权双向投影法进行改进,兼顾主客观关系,利用专家个体与群体评价信息的隶属度及非隶属度矩阵间的相似度得到专家权重;最后,考虑到决策者的损失规避心理,将融合了Hamacher算子的TODIM方法拓展至区间Fermatean模糊环境中,通过具体算例可得到其综合优势度及排序,验证了所提方法的可行性及灵活性。 展开更多
关键词 区间Fermatean模糊 GRA-GCRITIC 改进加权双向投影 Hamacher-TODIM 多属性群决策
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基于属性加权的朴素贝叶斯分类算法 被引量：48
3
作者 秦锋 任诗流 +1 位作者 程泽凯 罗慧 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第6期107-109,共3页
朴素贝叶斯分类是一种简单而高效的方法,但是它的属性独立性假设,影响了它的分类性能。通过放松朴素贝叶斯假设可以增强其分类效果,但通常会导致计算代价大幅提高。提出了属性加权朴素贝叶斯算法,该算法通过属性加权来提高朴素贝叶斯分... 朴素贝叶斯分类是一种简单而高效的方法,但是它的属性独立性假设,影响了它的分类性能。通过放松朴素贝叶斯假设可以增强其分类效果,但通常会导致计算代价大幅提高。提出了属性加权朴素贝叶斯算法,该算法通过属性加权来提高朴素贝叶斯分类器性能,加权参数直接从训练数据中学习得到。权值可以看作是计算某个类的后验概率时,某属性取值对该类别的影响程度。实验结果表明,该算法可行而且有效。 展开更多
关键词 分类 朴素贝叶斯 独立性假设 属性加权
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一种局部属性加权朴素贝叶斯分类算法 被引量：10
4
作者 张伟 王志海 +1 位作者 原继东 刘海洋 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期14-21,共8页
朴素贝叶斯模型具有的简单性和有效性,使其在诸多问题领域表现出优良的性能,但其属性条件独立性假设在实际应用中难以成立.而属性加权是降低属性条件独立性假设对分类器性能影响的主要途径.传统建立在整个数据集上的单一全局模型忽略了... 朴素贝叶斯模型具有的简单性和有效性,使其在诸多问题领域表现出优良的性能,但其属性条件独立性假设在实际应用中难以成立.而属性加权是降低属性条件独立性假设对分类器性能影响的主要途径.传统建立在整个数据集上的单一全局模型忽略了每个测试实例所具有的特点,同时从整个训练集上学习到的属性权重并不能准确反映每个属性对待分类实例的影响.为此提出一种基于数据驱动的懒惰式局部属性加权方法,它在每个测试实例的近邻集合上学习属性权重,并通过最优化方法建立相应的局部属性加权朴素贝叶斯模型.实验结果表明:和当前常见的准朴素贝叶斯模型相比,本文模型具有较高的分类准确率. 展开更多
关键词 朴素贝叶斯 懒惰式 属性加权 局部加权
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基于改进属性加权的朴素贝叶斯入侵取证研究 被引量：7
5
作者 贾娴 刘培玉 公伟 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第7期81-84,共4页
针对传统朴素贝叶斯分类模型在入侵取证中存在的特征项冗余问题,以及没有考虑入侵行为所涉及的数据属性间的差别问题,提出一种基于改进的属性加权朴素贝叶斯分类方法。用一种改进的基于特征冗余度的信息增益算法对特征项集进行优化,并... 针对传统朴素贝叶斯分类模型在入侵取证中存在的特征项冗余问题,以及没有考虑入侵行为所涉及的数据属性间的差别问题,提出一种基于改进的属性加权朴素贝叶斯分类方法。用一种改进的基于特征冗余度的信息增益算法对特征项集进行优化,并在此优化结果的基础上,提取出其中的特征冗余度判别函数作为权值引入贝叶斯分类算法中,对不同的条件属性赋予不同的权值。经实验验证,该算法能有效地选择特征向量,降低分类干扰,提高检测精度。 展开更多
关键词 入侵取证 朴素贝叶斯 加权朴素贝叶斯 信息增益 特征冗余度 属性加权
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基于属性加权的不完全数模糊c均值聚类算法 被引量：5
6
作者 李丹 顾宏 张立勇 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期749-754,共6页
针对现有的不完全数模糊聚类算法未考虑样本各维属性对聚类贡献不同的问题,提出了基于属性加权的不完全数模糊c均值聚类算法.利用ReliefF算法评价各维属性的重要程度,通过加权欧式距离将属性权重结合入聚类,并能实现在聚类迭代过程中的... 针对现有的不完全数模糊聚类算法未考虑样本各维属性对聚类贡献不同的问题,提出了基于属性加权的不完全数模糊c均值聚类算法.利用ReliefF算法评价各维属性的重要程度,通过加权欧式距离将属性权重结合入聚类,并能实现在聚类迭代过程中的缺失属性、隶属度及聚类中心的一体化求解.实验结果表明,该算法强调了重要属性在不完全数模糊聚类中的作用,能够得到更为准确的聚类结果. 展开更多
关键词 模糊聚类 模糊C均值 属性加权 不完全数据 缺失属性
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基于属性加权朴素贝叶斯的冠心病辨证模型 被引量：5
7
作者 刘智 桑国明 鲁明羽 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2008年第4期67-70,共4页
在原有中医药冠心病临床治疗数据采集系统的基础上,使用中医证型的辨证相关因素,提出属性加权朴素贝叶斯算法,并应用到冠心病中医证型的分类模型之中。实验结果显示,对于冠心病4种证型的分类,运用属性加权朴素贝叶斯分类算法都略高于朴... 在原有中医药冠心病临床治疗数据采集系统的基础上,使用中医证型的辨证相关因素,提出属性加权朴素贝叶斯算法,并应用到冠心病中医证型的分类模型之中。实验结果显示,对于冠心病4种证型的分类,运用属性加权朴素贝叶斯分类算法都略高于朴素贝叶斯分类算法。实验结果表明属性加权朴素贝叶斯分类算法在中医冠心病临床诊断中具有良好的分类性能。 展开更多
关键词 属性加权朴素贝叶斯 冠心病 属性权重 分类模型
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基于改进属性加权的朴素贝叶斯分类模型 被引量：12
8
作者 李方 刘琼荪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第4期132-133,141,共3页
构造了一种新的属性间相关性度量方法,提出了改进属性加权的朴素贝叶斯分类模型。经实验证明,提出的朴素贝叶斯分类模型明显优于张舜仲等人提出的分类模型。
关键词 属性加权 朴素贝叶斯 分类模型 相关性度量
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区间直觉模糊幂加权算子的动态多属性决策 被引量：5
9
作者 陈波 郭圆圆 +2 位作者 高秀娥 王运明 杜秀丽 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期850-855,共6页
为了解决集结算子处理动态多属性决策问题时,现有的区间直觉模糊(interval-valued intuitionistic fuzzy,IVIF)加权平均算子未考虑集结数据之间的相互关系、决策结果精度不高的不足,利用幂加权几何平均(power weighted geometric averag... 为了解决集结算子处理动态多属性决策问题时,现有的区间直觉模糊(interval-valued intuitionistic fuzzy,IVIF)加权平均算子未考虑集结数据之间的相互关系、决策结果精度不高的不足,利用幂加权几何平均(power weighted geometric average,PWGA)算子的非线性特性将集结数据之间相互关系联系起来,提出了IVIF PWGA算子的动态多属性决策方法。首先,将实数形式的PWGA算子扩展到区间直觉模糊集(IVIF set,IVIFS),利用数学归纳法证明了数据融合后的综合集结值是区间直觉模糊数(interval-valued intuitionistic fuzzy number,IVIFN)的结论。然后,定义了IVIF条件下,处理动态多属性决策问题的PWGA算子。通过动态PWGA算子集结多个时间点的单一集结值得到综合集结值,根据综合集结值的得分函数和精确函数,对各方案排序。最后,通过实例说明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 动态多属性决策 区间直觉模糊数 幂加权几何平均算子
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属性加权的朴素贝叶斯集成分类器 被引量：10
10
作者 张雯 张化祥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第29期144-146,共3页
为提高朴素贝叶斯分类器的分类精度和泛化能力,提出了基于属性相关性的加权贝叶斯集成方法(WEBNC)。根据每个条件属性与决策属性的相关度对其赋以相应的权值,然后用AdaBoost训练属性加权后的BNC。该分类方法在16个UCI标准数据集上进行... 为提高朴素贝叶斯分类器的分类精度和泛化能力,提出了基于属性相关性的加权贝叶斯集成方法(WEBNC)。根据每个条件属性与决策属性的相关度对其赋以相应的权值,然后用AdaBoost训练属性加权后的BNC。该分类方法在16个UCI标准数据集上进行了测试,并与BNC、贝叶斯网和由AdaBoost训练出的BNC进行比较,实验结果表明,该分类器具有更高的分类精度与泛化能力。 展开更多
关键词 朴素贝叶斯分类器 相关度 相关系数 属性加权 ADABOOST
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一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法 被引量：14
11
作者 马飞虎 曾聪 +2 位作者 金依辰 孙翠羽 陈华鹏 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期224-232,共9页
为了增强图像分割技术的准确性并优化图像分割技术的细节分割效果,提出了一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法。将OTSU算法中依据图像灰度特征选取的图像中的前景和背景通过属性加权朴素贝叶斯算法进行分类处理,计算图像... 为了增强图像分割技术的准确性并优化图像分割技术的细节分割效果,提出了一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法。将OTSU算法中依据图像灰度特征选取的图像中的前景和背景通过属性加权朴素贝叶斯算法进行分类处理,计算图像中前景和背景的概率,训练该模型以获得最佳阈值进行图像分割处理,优化图像分割的效果。利用无人机航拍采集的图像数据进行实验,结果显示基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法优化了图像的分割效果,较完整地展示了分割后的图像细节,具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 OTSU图像分割方法 属性加权朴素贝叶斯 最佳阈值 改进的OTSU图像分割方法
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基于毕达哥拉斯模糊幂加权平均算子的多属性群决策方法 被引量：18
12
作者 丁恒 李延来 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第5期1-6,共6页
研究了毕达哥拉斯模糊环境下的多属性群决策问题。首先,将毕达哥拉斯模糊信息引入幂平均加权算子,提出毕达哥拉斯模糊幂加权平均(PFPWA)算子,并研究所提算子的基本性质。然后,在毕达哥拉斯模糊数(PFN)为信息输入的框架内,提出基于毕达... 研究了毕达哥拉斯模糊环境下的多属性群决策问题。首先,将毕达哥拉斯模糊信息引入幂平均加权算子,提出毕达哥拉斯模糊幂加权平均(PFPWA)算子,并研究所提算子的基本性质。然后,在毕达哥拉斯模糊数(PFN)为信息输入的框架内,提出基于毕达哥拉斯模糊幂加权平均算子的群决策方法。所提出的方法使用毕达哥斯拉信息使得决策者的信息表达更加灵活,并且在信息集结过程中采用幂加权平均算子能够同时考虑专家权威与评估信息的可信度。最后,通过案例分析验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 幂加权平均算子 毕达哥拉斯模糊数 多属性群决策
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基于勾股模糊语言幂加权平均算子的多属性群体决策方法 被引量：7
13
作者 丁恒 李延来 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期68-72,共5页
针对多属性群决策问题,采用能够方便专家参考语言集信息进行评价并且取值灵活的勾股模糊语言集进行了处理。首先,基于语言集和勾股模糊集的距离测度给出了勾股模糊语言数距离测度的定义与相关性质;以勾股模糊语言数的距离测度作为幂均(... 针对多属性群决策问题,采用能够方便专家参考语言集信息进行评价并且取值灵活的勾股模糊语言集进行了处理。首先,基于语言集和勾股模糊集的距离测度给出了勾股模糊语言数距离测度的定义与相关性质;以勾股模糊语言数的距离测度作为幂均(PA)算子的距离度量,提出了勾股模糊语言幂加权平均(PFLPWA)算子用于对群决策过程中不同专家评价矩阵进行融合,同时在融合过程中考虑专家评价的差异性;最后,基于PFLPWA算子构建了勾股模糊语言环境下的群体决策新方法,并通过案例分析检验了PFLPWA算子应用于群决策中的有效性和适用性。 展开更多
关键词 距离测度 勾股模糊语言数 勾股模糊语言幂加权平均算子 多属性群决策
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房地产投资的多属性模糊贝叶斯决策 被引量：3
14
作者 岳意定 王雄 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第10期42-44,共3页
本文综合运用多属性决策理论、模糊数学、贝叶斯决策方法和期望效用理论,建立了一个在多属性指标下房地产投资的模糊贝叶斯决策模型,克服了单属性贝叶斯决策的不足,增强了模型的适用性。算例表明,该方法合理、易于实现,具有实际应用价值。
关键词 期望效用理论 模糊概率 贝叶斯决策 模糊信息 多属性决策
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基于模糊语言评估和加权集值统计的多属性群决策方法 被引量：6
15
作者 汪新凡 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第1期44-45,共2页
关键词 模糊语言 多属性 群决策方法 集值统计 评估 加权 决策问题 决策者
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基于梯形模糊数的动态混合多属性群决策方法 被引量：2
16
作者 林鹏 董春茹 刘萍萍 《河北大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期337-345,共9页
基于梯形模糊数信息环境,研究动态混合多属性群决策问题.给出梯形模糊数的转化方法及梯形模糊数信息的加权综合集结方法,定义动态梯形模糊加权几何算子;提出不同类别权重的确定方法,利用决策专家的赋值离差和最小化方法确定决策者的权重... 基于梯形模糊数信息环境,研究动态混合多属性群决策问题.给出梯形模糊数的转化方法及梯形模糊数信息的加权综合集结方法,定义动态梯形模糊加权几何算子;提出不同类别权重的确定方法,利用决策专家的赋值离差和最小化方法确定决策者的权重,运用离差最大化模型确定属性权重,基于熵权法和Orness测度赋权法计算时间权重;在此基础上,利用VIKOR(多准则妥协解排序)法提出一种基于梯形模糊数的动态混合多属性群决策方法,并通过算例验证其可行性与有效性. 展开更多
关键词 梯形模糊数 动态混合多属性群决策 加权几何算子 VIKOR法
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基于贝叶斯网络的模糊语言多属性决策模型 被引量：4
17
作者 王瑞雪 司书宾 张守华 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2012年第3期417-423,共7页
针对模糊语言多属性决策问题,提出了一种多属性决策贝叶斯网络模型(MADMBN)。该模型根据因果依赖关系把多属性决策层次结构转化成贝叶斯网络结构,降低了多属性决策层次结构的复杂度。分析了模糊语言多属性决策的层次结构(MADMHS),根据MA... 针对模糊语言多属性决策问题,提出了一种多属性决策贝叶斯网络模型(MADMBN)。该模型根据因果依赖关系把多属性决策层次结构转化成贝叶斯网络结构,降低了多属性决策层次结构的复杂度。分析了模糊语言多属性决策的层次结构(MADMHS),根据MADMHS建立MADMBN;详述了MADMHS的元素在二态和多态情况下向MADMBN节点的转化方法;利用模糊综合评价法指标体系等级域的模糊关系矩阵和属性权重计算MADMBN节点的条件概率,并给出了MADMBN节点的重要度分析。通过科研项目申请实例与层次分析法对比验证了该模型的有效性和实用性,结果表明了MADMBN通过计算与理想解的相对接近程度不仅选择了最优方案,而且确定了该方案的状态,并且基于重要度分析对MADMBN节点进行灵敏度分析,识别影响方案的关键瓶颈。 展开更多
关键词 多属性决策 模糊综合评价法 贝叶斯网络
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一种基于属性加权的朴素贝叶斯改进算法 被引量：2
18
作者 杨忠强 秦亮曦 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第5期1157-1161,共5页
朴素贝叶斯分类算法以其简单、高效等优点一直是分类算法的研究热点之一。但是它的条件独立性假设不能很好的表现多数现实应用中变量之间存在的依赖关系,从而影响它的分类效果。针对这一问题,提出了一种改进算法,该算法通过基于协方差... 朴素贝叶斯分类算法以其简单、高效等优点一直是分类算法的研究热点之一。但是它的条件独立性假设不能很好的表现多数现实应用中变量之间存在的依赖关系,从而影响它的分类效果。针对这一问题,提出了一种改进算法,该算法通过基于协方差和卡方拟合统计量的思想来确定权重系数。实验结果表明,与朴素贝叶斯算法相比,对于分类正确率有一定的提高。 展开更多
关键词 朴素贝叶斯 属性加权 权重系数
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不平衡数据分类的类依赖属性加权朴素贝叶斯算法改进 被引量：6
19
作者 樊顺星 李楚进 沈澳 《应用数学》 CSCD 北大核心 2022年第2期463-468,共6页
朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes,NB)是一种简单而有效的分类器,特别适用于中小规模数据分类.但作为以整体分类正确率为指导的传统分类方法,它在不平衡数据分类中对少数类的分类能力较弱.针对此问题,本文采用属性加权的方法增强朴素... 朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes,NB)是一种简单而有效的分类器,特别适用于中小规模数据分类.但作为以整体分类正确率为指导的传统分类方法,它在不平衡数据分类中对少数类的分类能力较弱.针对此问题,本文采用属性加权的方法增强朴素贝叶斯对于少数类的分类能力.类依赖属性加权朴素贝叶斯(class-specific attribute weighted naïve Bayes,CAWNB)是一种有效的属性加权朴素贝叶斯算法.本文通过在条件对数似然(conditional log-likelihood,CLL)和均方差(mean squared error,MSE)目标函数中引入平衡系数λ,提出了两个新的目标函数λ-CLL和λ-MSE,并进一步提出了通过最大化λ-CLL或最小化λ-MSE确定最优权重值的两个不平衡数据分类算法CAWNB^(λ-CCL)和和CAWNB^(λ-MSE).在不平衡的UCI数据集上的实验表明,这样的属性加权可以增强朴素贝叶斯对于少数类的分类能力,同时不会过分破坏其的总体分类能力. 展开更多
关键词 不平衡数据 分类 朴素贝叶斯 属性加权
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基于信息值的相关属性约减——加权二分类朴素贝叶斯算法研究 被引量：9
20
作者 杨立洪 李琼阳 李兴耀 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第2期23-26,共4页
在经典的朴素贝叶斯分类算法中,往往假设各属性之间相互独立,且对目标变量的影响程度一致,但实际问题几乎不可能满足此假设。实际应用中的二分类问题最多,在二分类问题中考虑到属性相关、样本分布不平衡、各属性影响程度的不一致性对模... 在经典的朴素贝叶斯分类算法中,往往假设各属性之间相互独立,且对目标变量的影响程度一致,但实际问题几乎不可能满足此假设。实际应用中的二分类问题最多,在二分类问题中考虑到属性相关、样本分布不平衡、各属性影响程度的不一致性对模型性能的影响,文章提出一种基于信息值的相关属性约减—加权二分类朴素贝叶斯模型,同时在判定样本类别归属时,采用自适应学习选择合适的阈值,以此削弱不平衡样本集的影响。实证结果表明,通过引入信息值,进行相关属性的约减—加权,模型结果在准确率上较之传统朴素贝叶斯算法有极大提升。 展开更多
关键词 信息值 属性约减 加权 二分类 贝叶斯算法 自适应
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