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连续属性朴素贝叶斯分类器的依赖扩展研究 被引量:4
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作者 王辉 韩旭 +3 位作者 王双成 王淑琴 赵洪帅 王莉 《东北师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期41-45,共5页
针对朴素贝叶斯分类器不能有效利用属性之间依赖信息的问题,在将连续属性条件互信息计算、条件密度计算与通过建立类约束属性最大权重跨度树的父结点选择相结合的基础上,提出了连续属性朴素贝叶斯分类器选择性树结构依赖扩展方法.通过... 针对朴素贝叶斯分类器不能有效利用属性之间依赖信息的问题,在将连续属性条件互信息计算、条件密度计算与通过建立类约束属性最大权重跨度树的父结点选择相结合的基础上,提出了连续属性朴素贝叶斯分类器选择性树结构依赖扩展方法.通过对比实验和分析,证实了扩展后分类器的分类准确率得到明显的改进. 展开更多
关键词 连续属性 朴素贝叶斯分类器 互信息 最大权重跨度 依赖扩展
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基于加权朴素贝叶斯分类器和极端随机树的蛋白质接触图预测 被引量:6
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作者 金康荣 於东军 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期619-628,共10页
提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通... 提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通过粒子群算法优化得到;其次,将WNBC融合后的输出和基于序列的特征进行组合,得到更具鉴别能力的特征;在此基础上,应用极端随机树训练得到最终的蛋白质接触图预测模型。为了验证TargetPCM的有效性,在包含98个非冗余蛋白质的数据集上进行了测试。结果表明:对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的集成预测器(NeBcon)分别提高了8.2%,16.1%和5.3%。在CASP11上进一步的验证表明,对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的基于协同进化的集成预测器(MetaPSICOV)分别提高了7.4%,9.1%和7.5%。实验结果验证了本文所提蛋白质接触图预测方法的有效性。 展开更多
关键词 模式识别与智能系统 蛋白质接触图 特征提取 加权朴素贝叶斯分类器 粒子群算法 极端随机
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基于贝叶斯网络分类器的雷达辐射源识别方法 被引量:9
3
作者 郭小宾 王壮 胡卫东 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2006年第2期36-39,共4页
雷达辐射源识别是电子对抗中的重要组成部分。贝叶斯网络分类器建立在坚实的理论基础之上,具有较为优秀的分类性能,而且能够有效地处理不确定性问题,重点研究了如何利用贝叶斯网络分类器进行雷达辐射源识别,并通过仿真实验对朴素贝叶斯... 雷达辐射源识别是电子对抗中的重要组成部分。贝叶斯网络分类器建立在坚实的理论基础之上,具有较为优秀的分类性能,而且能够有效地处理不确定性问题,重点研究了如何利用贝叶斯网络分类器进行雷达辐射源识别,并通过仿真实验对朴素贝叶斯分类器及其扩展方法进行了分析比较。实验结果表明,与基于概率近似准则的方法相比,基于分类准确率提高准则的扩展树生成方法具有更为优秀的分类性能。 展开更多
关键词 雷达辐射源识别 贝叶斯网络分类器 朴素贝叶斯分类器 扩展朴素贝叶斯分类器 超级父节点方法
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基于搜索树的告警高效聚类算法和Bayes分类器的设计和研究 被引量:3
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作者 肖政 王建新 +1 位作者 侯紫峰 韦卫 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第8期190-194,共5页
如何从IDS等安全产品每天产生的海量告警和日志中挖掘出有价值的信息,帮助管理员找到那些真正具有威胁的攻击,然后采取措施,有效地保护系统安全,这是入侵检测系统急待解决的问题。本文利用搜索树可以减少搜索空间和覆盖向量的特点提出... 如何从IDS等安全产品每天产生的海量告警和日志中挖掘出有价值的信息,帮助管理员找到那些真正具有威胁的攻击,然后采取措施,有效地保护系统安全,这是入侵检测系统急待解决的问题。本文利用搜索树可以减少搜索空间和覆盖向量的特点提出了基于搜索树的高效告警聚类算法;考虑到把新来的告警事件归类到先前通过聚类得到的类中,让其与其他的告警事件可以关联起来,提出了基于贝叶斯事件分类器的告警分类方法。最后使用KDDCup1999Data的数据进行了性能测试。实验测试结果表明,此算法和方法是快速有效的。在原型系统“多信息源智能化安全强审计系统”中的实际应用也展现了其良好的应用前景。 展开更多
关键词 告警关联 贝叶斯分类器 搜索算法 聚类
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基于高斯密度的一阶贝叶斯衍生分类器 被引量:2
5
作者 杜瑞杰 王双成 高瑞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第11期3242-3246,共5页
针对连续属性朴素贝叶斯分类器不能有效利用属性之间的条件依赖信息,而目前所进行的依赖扩展更关注效率,这使得扩展后分类器的分类准确性还有待提高等问题,使用高斯密度估计属性密度,将属性排序、分类准确性标准与属性父节点的贪婪选择... 针对连续属性朴素贝叶斯分类器不能有效利用属性之间的条件依赖信息,而目前所进行的依赖扩展更关注效率,这使得扩展后分类器的分类准确性还有待提高等问题,使用高斯密度估计属性密度,将属性排序、分类准确性标准与属性父节点的贪婪选择结合,综合考虑效率和分类准确性,对朴素贝叶斯分类器进行依赖扩展,建立一阶贝叶斯衍生分类器,并对属性分类提供的信息进行分析。实验结果显示,基于高斯密度的一阶贝叶斯衍生分类器具有良好的分类准确性。 展开更多
关键词 朴素贝叶斯分类器 高斯函数 贝叶斯网络 依赖扩展 分类准确性
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基于有向树算法构造的TAN分类器 被引量:1
6
作者 王学玲 王志海 王建林 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第13期3451-3453,共3页
树扩展型朴素贝叶斯(TAN)分类器放松了朴素贝叶斯的属性独立性假设,是对朴素贝叶斯分类器的有效改进。但传统TAN的构造算法中树的根结点是随意选择的,这使得其无法精确表达属性间的依赖关系。通过将依赖关系设定方向,并将有向树算法引入... 树扩展型朴素贝叶斯(TAN)分类器放松了朴素贝叶斯的属性独立性假设,是对朴素贝叶斯分类器的有效改进。但传统TAN的构造算法中树的根结点是随意选择的,这使得其无法精确表达属性间的依赖关系。通过将依赖关系设定方向,并将有向树算法引入TAN分类器的构造,提出了一种新的TAN模型构造方法——DTAN。实验结果表明,DTAN分类方法在实例个数比较多的数据集上具有显著优秀的分类性能。 展开更多
关键词 朴素贝叶斯 分类器 扩展型朴素贝叶斯 有向 依赖关系
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基于树扩展朴素贝叶斯的高效网络入侵检测系统 被引量:1
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作者 周文刚 金鑫 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期53-56,共4页
提出了一种基于树扩展朴素贝叶斯(tree augmented naive Bayes,TANB)的入侵检测方法.该方法基于传统的朴素贝叶斯(naive Bayes,NB)和贝叶斯网络(Bayes network,BN)方法,结合了前者计算简单和后者能表示属性间相关性的优点.同时我们提出... 提出了一种基于树扩展朴素贝叶斯(tree augmented naive Bayes,TANB)的入侵检测方法.该方法基于传统的朴素贝叶斯(naive Bayes,NB)和贝叶斯网络(Bayes network,BN)方法,结合了前者计算简单和后者能表示属性间相关性的优点.同时我们提出使用增益比率进行网络特征选择来进一步提高检测性能.通过对DARPA数据的入侵检测实验,与传统方法做了比较,其结果表明,我们提出的入侵检测方法效果很好,对各种入侵类型的检测率都很高. 展开更多
关键词 网络入侵检测 扩展朴素贝叶斯 特征提取
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词间相关性在贝叶斯文本分类中的应用研究 被引量:4
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作者 章舜仲 王树梅 +1 位作者 黄河燕 陈肇雄 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第16期159-161,共3页
针对朴素贝叶斯分类的属性独立性假设的不足,讨论了相关性及多变量相关的概念,给出词间相关度的定义。在TAN分类器的词间相关性分析基础上,提出一种文档特征词相关度估计公式及其在改进朴素贝叶斯分类模型中应用的算法,在Reuters-21578... 针对朴素贝叶斯分类的属性独立性假设的不足,讨论了相关性及多变量相关的概念,给出词间相关度的定义。在TAN分类器的词间相关性分析基础上,提出一种文档特征词相关度估计公式及其在改进朴素贝叶斯分类模型中应用的算法,在Reuters-21578文本数据集上的实验表明,改进算法简单易行,能有效改进贝叶斯分类性能。 展开更多
关键词 文本分类 朴素贝叶斯 事件相关 相关度 扩展型朴素贝叶斯分类器
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一种基于分类的扩展向量空间信息检索模型研究与应用
9
作者 李春生 程兆全 赵冰冶 《科学技术与工程》 2010年第33期8164-8167,共4页
为了提高信息检索系统检索性能,针对信息检索系统中普遍使用的向量空间模型(VSM)所固有的缺陷,提出一种新的基于分类和扩展向量空间模型CE-VSM(Classifier Expand-Vector Space Model)。该模型对传统的空间向量法进行了改进,引入分词技... 为了提高信息检索系统检索性能,针对信息检索系统中普遍使用的向量空间模型(VSM)所固有的缺陷,提出一种新的基于分类和扩展向量空间模型CE-VSM(Classifier Expand-Vector Space Model)。该模型对传统的空间向量法进行了改进,引入分词技术、朴素贝叶斯分类器和专业词库,重新定义了资源特征向量和查询索引项的内容,参考关键词出现的频率及其在所描述的资源中所起的作用等因素来计算特征索引项和资源向量的权重值。在此基础上,又对查询索引项使用了基于专业词库的扩展策略。实验证明该模型使检索能够在相对精确的范围内进行,提高检索查准率和查全率,改善了信息检索系统的性能。 展开更多
关键词 CE-VSM 朴素贝叶斯分类器 专业词典 同义扩展
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基于TAN的网络流量分类方法
10
作者 张立仿 张喜平 +1 位作者 柴旭清 闫娟 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第12期3957-3960,共4页
针对传统的基于传输层端口和基于特征码的流量分类技术准确率低、应用范围有限等缺点,提出了使用树扩展的贝叶斯分类器的方法,该方法利用网络流量的统计属性和基于统计理论的贝叶斯方法构建分类模型,并利用该模型对未知流量进行分类。... 针对传统的基于传输层端口和基于特征码的流量分类技术准确率低、应用范围有限等缺点,提出了使用树扩展的贝叶斯分类器的方法,该方法利用网络流量的统计属性和基于统计理论的贝叶斯方法构建分类模型,并利用该模型对未知流量进行分类。实验分析了不同权值、不同规模的数据集对其性能的影响,并与NB、C4.5算法做了比较。实验结果表明,该方法具有较好的分类性能和较高的分类准确率。 展开更多
关键词 流量分类 树扩展的贝叶斯分类器 贝叶斯网络 统计属性 机器学习
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基于修正小波变换插值-TAN的雷达降水粒子分类 被引量:2
11
作者 李海 白锦 +1 位作者 孙研 任嘉伟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第5期1527-1535,共9页
对于双偏振天气雷达在获取数据分辨率较低情况下的降水粒子分类问题,提出一种双偏振体制天气雷达下基于修正小波变换插值树扩展朴素贝叶斯(tree augmented naive Bayesian,TAN)的降水粒子分类方法。首先,需要在原雷达偏振参量数据分辨... 对于双偏振天气雷达在获取数据分辨率较低情况下的降水粒子分类问题,提出一种双偏振体制天气雷达下基于修正小波变换插值树扩展朴素贝叶斯(tree augmented naive Bayesian,TAN)的降水粒子分类方法。首先,需要在原雷达偏振参量数据分辨率比较低的情况下进行修正小波变换插值处理,以获得较高分辨率的雷达偏振参量数据。然后,基于互信息理论利用离散化的高分辨率偏振参量数据进行TAN网络结构和参数训练,得到可用于降水粒子分类的TAN网络。最后,将高分辨率的雷达偏振参量数据带入到最终获得的TAN网络中以实现降水粒子分类。对实测数据的处理结果表明,对于低分辨率雷达偏振参量数据,所提方法可以取得较好的降水粒子分类结果。 展开更多
关键词 双偏振气象雷达 降水粒子分类 修正小波变换插值 扩展朴素贝叶斯
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采用信息排序的SuperParent算法的研究
12
作者 韩萌 王志海 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第10期3935-3939,3944,共6页
为了提高贝叶斯分类器的分类性能,Keogh提出了以分类效率为基础的扩展贝叶斯网络分类算法SuperParent-TAN,这是一种依赖一个属性(one dependence estimator)的贝叶斯网络。这种算法不足之处在于查找超父节点(Super-Parent)和创建分类器... 为了提高贝叶斯分类器的分类性能,Keogh提出了以分类效率为基础的扩展贝叶斯网络分类算法SuperParent-TAN,这是一种依赖一个属性(one dependence estimator)的贝叶斯网络。这种算法不足之处在于查找超父节点(Super-Parent)和创建分类器工作的反复进行,时间花费较大。为了提高这种算法的分类效率,同时保证分类率,设计了基于信息增益和基于互信息的两种排序算法。通过在Weka平台上对UCI中32个数据集合的实验表明,基于信息排序的优化算法可以在保持分类正确率同时降低分类花费。 展开更多
关键词 分类器 超父节点 条件互信息 增益 扩展贝叶斯网络
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安全防护对原油罐区多米诺火灾事故发生概率的影响 被引量:10
13
作者 伍壮 侯磊 +1 位作者 伍星光 刘婉莹 《安全与环境工程》 CAS 北大核心 2020年第1期166-172,共7页
目前原油罐区的多米诺效应火灾风险分析中,未考虑罐区配备的各类安全防护。为在火灾风险分析的事故发生概率计算中考虑安全防护的性能,提出可用性和有效性两个概念对原油罐区的安全防护性能进行量化,采用事件树分析法确定考虑安全防护... 目前原油罐区的多米诺效应火灾风险分析中,未考虑罐区配备的各类安全防护。为在火灾风险分析的事故发生概率计算中考虑安全防护的性能,提出可用性和有效性两个概念对原油罐区的安全防护性能进行量化,采用事件树分析法确定考虑安全防护时的原油罐区多米诺火灾事故扩展概率。以2储罐罐区为例,浮顶全表面池火灾发生后,计算出考虑安全防护时罐区各储罐单元的池火灾事故扩展概率3.89×10^-2与未考虑安全防护时罐区各储罐单元的池火灾事故扩展概率7.46×10^-1相比,两者相差一个数量级;对于6储罐罐区,考虑安全防护与未考虑安全防护时罐区各储罐单元的池火灾事故发生概率相差将近4倍,表明安全防护在预防原油罐区多米诺火灾事故中起着重要作用。 展开更多
关键词 原油罐区 安全防护 多米诺效应 火灾事故 扩展概率 事件分析 贝叶斯网络
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多源检测数据融合的变压器故障诊断模型 被引量:5
14
作者 吴琼 崔昊杨 +1 位作者 周坤 许永鹏 《现代电子技术》 2022年第1期181-186,共6页
针对变压器的红外热像、油气数据等多源状态检测数据不平衡(即数据缺失、数据不对称、数据较少)导致支持向量机学习模型欠拟合、准确率低下,以及传统三比值法阈值绝对导致了其在故障现象叠加时不能全面诊断出故障真实状况的不足,提出了... 针对变压器的红外热像、油气数据等多源状态检测数据不平衡(即数据缺失、数据不对称、数据较少)导致支持向量机学习模型欠拟合、准确率低下,以及传统三比值法阈值绝对导致了其在故障现象叠加时不能全面诊断出故障真实状况的不足,提出了多源检测数据融合的变压器故障诊断模型。该模型首先采取了高斯核和Sigmoid核组合,以及多分类器的方式对SVM进行改进,即利用改进组合核多分类器SVM对变压器油气数据进行诊断,达到解决故障现象叠加的问题,进而得出油气诊断结果;然后利用改进故障树模型对红外检测图像进行分析,即通过分析变压器的关键部件的温度值进行诊断,得出温度诊断结果;最后,通过贝叶斯决策融合诊断模型对油气诊断结果和温度诊断结果进行决策级融合,得出最终的故障诊断结果。实验结果表明,所设计方法诊断准确率比SVM、三比值法以及SVM最新改进方法 PSO-SVM分别提高了9.2%,6.3%,6.5%。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 多源数据融合 融合诊断 改进组合核多分类器SVM 贝叶斯决策 改进故障模型 红外热像
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