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题名基于修正小波变换插值-TAN的雷达降水粒子分类
被引量:2
- 1
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作者
李海
白锦
孙研
任嘉伟
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机构
中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
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出处
《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
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基金
民机项目(MJ-2018-S-28)
天津市自然基金重点项目(20JCZDJC00490)
+2 种基金
航空基金(20182067008)
中国民航大学蓝天教学名师培养经费
中央高校基本科研业务费(3122018D008)资助课题。
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文摘
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。
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关键词
双偏振气象雷达
降水粒子分类
修正小波变换插值
树扩展朴素贝叶斯
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Keywords
dual-polarization meteorological radar
classification of hydrometeor
modified wavelet transform interpolation
tree augmented naive bayesian(tan)
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分类号
TN959.4
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于TAN的文本自动分类框架
被引量:1
- 2
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作者
刘佳
贾彩燕
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机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第16期36-38,41,共4页
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基金
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(2007004038)
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文摘
介绍一种树状朴素贝叶斯(TAN)文本分类模型,对该模型存在的阈值选取问题进行实验分析,提出不需要进行阈值选取的TAN文本自动分类框架(ATAN)。在中英文非均匀类分布测试集上对基于ATAN的2种算法与手动选取阈值达到最优性能的BL-TAN进行对比,结果表明基于ATAN的算法具有更高性能。
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关键词
文本分类
树状朴素贝叶斯模型
贝叶斯网络
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Keywords
text categorization
tree-augmented naive Bayes(tan)model
bayesian network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于TAN网络的地铁区间与车站施工事故致因分析
被引量:4
- 3
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作者
申建红
刘树鹏
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机构
青岛理工大学管理工程学院
青岛理工大学城乡建设信用与风险管理研究中心
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出处
《隧道建设(中英文)》
CSCD
北大核心
2023年第1期27-35,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(71471094)
住房和城乡建设部2022年科学技术计划项目(2022-R-048)。
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文摘
为解决不同类型的地铁施工事故关键致因识别,以便于支持事故相关方在风险分析、预防和控制进行决策的问题。在收集国内2011—2021年间发生的202起事故报告数据的基础上,采用树增强朴素贝叶斯(tree augmented naive, TAN)和EM算法,从事故经过、直接原因、间接原因3个角度分别对事故报告进行统计处理、风险指标提取及合并、风险指标筛选、模型图形结构构建、模型参数确定,并采用GENIE软件训练数据建立最终分析模型。贝叶斯模型分析结果表明:1)通过正向推理明确不同类型事故的关键致险因素,并对各风险因素引发事故的总体影响程度进行重要度排序;2)通过反向诊断说明所建模型在不同风险因素组合情境下对风险预测的决策支持作用;3)10折交叉验证证实了模型的有效性。
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关键词
地铁区间
车站施工
安全事故
树增强朴素贝叶斯(tan)
致险因素
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Keywords
metro section
station construction
safety accident
tree augmented naive bayesian
risk factors
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分类号
U45
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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题名一种限定性的双层贝叶斯分类模型
被引量:44
- 4
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作者
石洪波
王志海
黄厚宽
励晓健
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机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第2期193-199,共7页
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基金
国家"十五"重点科技攻关项目No.2002BA407B~~
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文摘
朴素贝叶斯分类模型是一种简单而有效的分类方法,但它的属性独立性假设使其无法表达属性变量间存在的依赖关系,影响了它的分类性能.通过分析贝叶斯分类模型的分类原则以及贝叶斯定理的变异形式,提出了一种基于贝叶斯定理的新的分类模型DLBAN(double-level Bayesian network augmented naive Bayes).该模型通过选择关键属性建立属性之间的依赖关系.将该分类方法与朴素贝叶斯分类器和TAN(tree augmented naive Bayes)分类器进行实验比较.实验结果表明,在大多数数据集上,DLBAN分类方法具有较高的分类正确率.
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关键词
朴素贝叶斯
tan(tree
augmented
naive
Bayes)
叶斯定理
依赖关系
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Keywords
naive Bayes
tan (tree augmented naive Bayes)
Bayes theorem
dependence
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种基于树增强朴素贝叶斯的分类器学习方法
被引量:24
- 5
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作者
陈曦
张坤
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机构
长沙理工大学计算机与通信工程学院
长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第8期2001-2008,共8页
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基金
国家自然科学基金(61772087)~~
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文摘
树增强朴素贝叶斯(TAN)结构强制每个属性结点必须拥有类别父结点和一个属性父结点,也没有考虑到各个属性与类别之间的相关性差异,导致分类准确率较差。为了改进TAN的分类准确率,该文首先扩展TAN结构,允许属性结点没有父结点或只有一个属性父结点;提出一种利用可分解的评分函数构建树形贝叶斯分类模型的学习方法,采用低阶条件独立性(CI)测试初步剔除无效属性,再结合改进的贝叶斯信息标准(BIC)评分函数利用贪婪搜索获得每个属性结点的父结点,从而建立分类模型。对比朴素贝叶斯(NB)和TAN,构建的分类器在多个分类指标上表现更好,说明该方法具有一定的优越性。
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关键词
贝叶斯分类器
树增强朴素贝叶斯
评分函数
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Keywords
bayesian classifier
tree-augmented naive Bayes(tan)
Scoring function
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分类号
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名贝叶斯网络个人信用评估模型
被引量:19
- 6
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作者
郭春香
李旭升
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机构
四川大学工商管理学院
西南交通大学经济管理学院
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出处
《系统管理学报》
北大核心
2009年第3期249-254,260,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(70771093)
四川省教育厅科研项目(2006C082)
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文摘
研究了朴素贝叶斯分类器、树增强朴素贝叶斯分类器2种贝叶斯网络信用评估模型的精度,用10层交叉验证在2个真实数据集上对贝叶斯网络信用评分模型进行了测试并与神经网络模型进行了比较。结果表明,贝叶斯网络信用评估模型具有较高的分类精度,在信用评估中具有优势。
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关键词
信用评估
贝叶斯网络
朴素贝叶斯分类模型
树增强贝叶斯分类模型
神经网络
-
Keywords
credit scoring
bayesian network
naive bayesian
tree augmented naive bayesian
neural(network)
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分类号
F830.5
[经济管理—金融学]
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题名基于贝叶斯网络分类器的雷达辐射源识别方法
被引量:9
- 7
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作者
郭小宾
王壮
胡卫东
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机构
国防科学技术大学
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2006年第2期36-39,共4页
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文摘
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。
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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
树扩展朴素贝叶斯分类器
超级父节点方法
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Keywords
recognition of radar emitters, naive bayes ,superparent that of distribution-based. bayesian network classifiers, naive bayes, tree augmented
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名词间相关性在贝叶斯文本分类中的应用研究
被引量:4
- 8
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作者
章舜仲
王树梅
黄河燕
陈肇雄
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机构
南京理工大学计算机科学系
南京财经大学电子商务系
中国科学院计算机语言信息工程研究中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第16期159-161,共3页
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文摘
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。
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关键词
文本分类
朴素贝叶斯
事件相关
相关度
树扩展型朴素贝叶斯分类器
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Keywords
text classification
naive Bayes
event correlation
correlation degree
tree augmented naive Bayes(tan) classifier
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名内部威胁身份鉴别系统的研究
- 9
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作者
裴庆祺
赵鹏
张红斌
王超
尹浩
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机构
中国电子设备系统工程公司研究所
西安电子科技大学计算机网络与信息安全教育部重点实验室
河北科技大学信息科学与工程学院
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第S2期121-126,共6页
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基金
国家高技术研究发展计划("863"计划)基金资助项目(2008AA01Z411)
国家自然科学基金资助项目(60803150)
NSFC-广东联合基金重点项目(U0835004)~~
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文摘
监控用户的异常行为是进行冒充检测的一种有效途径,将这种方法应用到内部威胁的身份鉴别当中,用基于TAN的贝叶斯网络建立反映用户行为特征的进程信息模型,当用户行为偏离特征模型时,可以有效判断出用户的身份。实验结果表明,通过监控用户调用的进程名称和相应的进程数可以很好检测冒充攻击并且能够识别攻击者的身份。
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关键词
内部威胁
身份鉴别
贝叶斯网
树增强型朴素贝叶斯
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Keywords
insider threat
identification
bayesian network
extended tree augment naive bayesian
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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