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基于Map/Reduce的朴素贝叶斯数据分类算法研究
被引量：
12
1
作者
崔良中
郭福亮
宋建新
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2019年第4期7-10,共4页
针对目前机器学习研究领域中的数据分类问题,选择朴素贝叶斯算法作为研究对象。首先,通过对样本数据特征属性的权重进行加权调整,提高算法处理的准确率;然后,改进朴素贝叶斯算法分类器模型,使其能够利用Map/Reduce并行编程模型,采用多...
针对目前机器学习研究领域中的数据分类问题,选择朴素贝叶斯算法作为研究对象。首先,通过对样本数据特征属性的权重进行加权调整,提高算法处理的准确率;然后,改进朴素贝叶斯算法分类器模型,使其能够利用Map/Reduce并行编程模型,采用多计算资源节点并行处理,进一步提高处理速度。最后,对UCI dataset数据库进行实验验证,结果表明:改进后的算法在海量数据分类处理中具有更好的性能表现。
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关键词
Map/Reduce并行编程模型
数据分类算法
贝叶斯算法
海量数据处理
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职称材料
基于低带宽网络的气象图像ROI压缩及交错显示算法
2
作者
徐开来
马良荔
冯泽波
《舰船电子工程》
2018年第1期100-104,共5页
论文针对气象图像传输的实际需求,以北斗通信网络为例,设计和实现了低带宽网络环境下的气象图像ROI压缩及交错显示算法。该算法采用Google图像压缩格式Webp,结合用户自定义的ROI区域,主动减小图像高分辨区域范围,并以ROI区域为中心,对非...
论文针对气象图像传输的实际需求,以北斗通信网络为例,设计和实现了低带宽网络环境下的气象图像ROI压缩及交错显示算法。该算法采用Google图像压缩格式Webp,结合用户自定义的ROI区域,主动减小图像高分辨区域范围,并以ROI区域为中心,对非ROI区域进行阶梯式压缩,在传输中赋予优先级属性,配合专用交错显示算法,逐级重构显示图像,最终压缩率达60%以上,降低用户等待时间60%以上,且此算法也适用于其它低带宽网络。
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关键词
低带宽网络
北斗
图像压缩
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职称材料
基于加权BF-TOPSIS的多属性决策方法研究
3
作者
宋建新
熊俊芬
刘海桥
《无线互联科技》
2020年第3期128-134,137,共8页
BF-TOPSIS算法结合置信方程和TOPSIS算法,能够有效处理多属性决策问题。加权BF-TOPSIS(WBFTOPSIS)算法是对BF-TOPSIS算法的有效推广,保留了BF-TOPSIS算法的优越性。文章首先对BF-TOPSIS算法的归一化问题进行详细推理分析,并给出BBAs构...
BF-TOPSIS算法结合置信方程和TOPSIS算法,能够有效处理多属性决策问题。加权BF-TOPSIS(WBFTOPSIS)算法是对BF-TOPSIS算法的有效推广,保留了BF-TOPSIS算法的优越性。文章首先对BF-TOPSIS算法的归一化问题进行详细推理分析,并给出BBAs构造的一种新的证明。通过分析BF-TOPSIS算法BBAs构造的实际意义,提出WBF-TOPSIS算法,并给出加权系数的最优化表达式。BF-TOPSIS算法是WBF-TOPSIS算法的一种特殊情况。相比于BF-TOPSIS算法,WBF-TOPSIS算法能够做出更优的决策结果;最后算例分析验证了所提算法处理多属性决策问题的优越性性。
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关键词
多属性决策
置信方程
TOPSIS
信息融合
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职称材料
题名
基于Map/Reduce的朴素贝叶斯数据分类算法研究
被引量：
12
1
作者
崔良中
郭福亮
宋建新
机构
海军
工程大学电子工程学院
海军参谋部规划和编制局
出处
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2019年第4期7-10,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61701517)
2017年度海军教育理论研究资助项目
文摘
针对目前机器学习研究领域中的数据分类问题,选择朴素贝叶斯算法作为研究对象。首先,通过对样本数据特征属性的权重进行加权调整,提高算法处理的准确率;然后,改进朴素贝叶斯算法分类器模型,使其能够利用Map/Reduce并行编程模型,采用多计算资源节点并行处理,进一步提高处理速度。最后,对UCI dataset数据库进行实验验证,结果表明:改进后的算法在海量数据分类处理中具有更好的性能表现。
关键词
Map/Reduce并行编程模型
数据分类算法
贝叶斯算法
海量数据处理
Keywords
Map/Reduce parallel programming model
data classification algorithm
Bayesian algorithm
mass data processing
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于低带宽网络的气象图像ROI压缩及交错显示算法
2
作者
徐开来
马良荔
冯泽波
机构
海军
工程大学
海军参谋部规划和编制局
出处
《舰船电子工程》
2018年第1期100-104,共5页
基金
海军武器装备预先研究项目(编号:3020107030104)资助
文摘
论文针对气象图像传输的实际需求,以北斗通信网络为例,设计和实现了低带宽网络环境下的气象图像ROI压缩及交错显示算法。该算法采用Google图像压缩格式Webp,结合用户自定义的ROI区域,主动减小图像高分辨区域范围,并以ROI区域为中心,对非ROI区域进行阶梯式压缩,在传输中赋予优先级属性,配合专用交错显示算法,逐级重构显示图像,最终压缩率达60%以上,降低用户等待时间60%以上,且此算法也适用于其它低带宽网络。
关键词
低带宽网络
北斗
图像压缩
感兴趣区域
交错显示
Keywords
low bandwidth network
BDS
image compression
ROI
staggered display
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于加权BF-TOPSIS的多属性决策方法研究
3
作者
宋建新
熊俊芬
刘海桥
机构
海军参谋部规划和编制局
中部战区总医院汉口院区
海军
工程大学电子工程学院
出处
《无线互联科技》
2020年第3期128-134,137,共8页
文摘
BF-TOPSIS算法结合置信方程和TOPSIS算法,能够有效处理多属性决策问题。加权BF-TOPSIS(WBFTOPSIS)算法是对BF-TOPSIS算法的有效推广,保留了BF-TOPSIS算法的优越性。文章首先对BF-TOPSIS算法的归一化问题进行详细推理分析,并给出BBAs构造的一种新的证明。通过分析BF-TOPSIS算法BBAs构造的实际意义,提出WBF-TOPSIS算法,并给出加权系数的最优化表达式。BF-TOPSIS算法是WBF-TOPSIS算法的一种特殊情况。相比于BF-TOPSIS算法,WBF-TOPSIS算法能够做出更优的决策结果;最后算例分析验证了所提算法处理多属性决策问题的优越性性。
关键词
多属性决策
置信方程
TOPSIS
信息融合
Keywords
multi-criteria decision-making
belief function
TOPSIS
information fusion
分类号
O225 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Map/Reduce的朴素贝叶斯数据分类算法研究
崔良中
郭福亮
宋建新
《海军工程大学学报》
CAS
北大核心
2019
12
在线阅读
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职称材料
2
基于低带宽网络的气象图像ROI压缩及交错显示算法
徐开来
马良荔
冯泽波
《舰船电子工程》
2018
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于加权BF-TOPSIS的多属性决策方法研究
宋建新
熊俊芬
刘海桥
《无线互联科技》
2020
0
在线阅读
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职称材料
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