检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类算法

东北大学学报（自然科学版） 2008年第7期29卷 952-955页

作者：张明卫王波张斌朱志良东北大学信息与科学工程学院辽宁沈阳110004 东北大学软件学院辽宁沈阳110004

朴素贝叶斯分类算法的条件独立性假设在很少情况下能够满足,为了克服该问题,提出了一种基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类模型.通过计算条件属性和决策属性之间的相关系数,对不同的条件属性赋予不同的权重,从而在保持简单性的基础上有... 详细信息

朴素贝叶斯分类算法的条件独立性假设在很少情况下能够满足,为了克服该问题,提出了一种基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类模型.通过计算条件属性和决策属性之间的相关系数,对不同的条件属性赋予不同的权重,从而在保持简单性的基础上有效地提高了朴素贝叶斯算法的分类性能.首先给出了基于相关系数的属性权值求解方法,然后描述了相应的算法,并对算法原理进行了分析与证明.通过在中医小儿肺炎病例数据集和UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性.

关键词：数据挖掘分类算法朴素贝叶斯加权朴素贝叶斯相关系数

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于粗糙集的加权朴素贝叶斯邮件过滤方法

计算机科学 2011年第2期38卷 218-221页

作者：邓维斌王国胤洪智勇重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室重庆400065 西南交通大学信息科学与技术学院成都610031

邮件过滤中有两个关键问题,一是如何选择有效的邮件特征集,二是设计较好的邮件过滤算法。在对邮件特性进行分析的基础上,综合邮件头及邮件内容的主要形象特征给出了一种新的邮件特征集提取方法。用粗糙集的信息观点度量了各属性的重要性... 详细信息

邮件过滤中有两个关键问题,一是如何选择有效的邮件特征集,二是设计较好的邮件过滤算法。在对邮件特性进行分析的基础上,综合邮件头及邮件内容的主要形象特征给出了一种新的邮件特征集提取方法。用粗糙集的信息观点度量了各属性的重要性,并以此为权重进行加权朴素贝叶斯垃圾邮件过滤,有效地解决了朴素贝叶斯分类中的条件依赖性问题。通过在中英文邮件集上的测试实验,证明了所提出的邮件过滤方法的有效性。

关键词：垃圾邮件过滤特征选择粗糙集加权朴素贝叶斯

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于高维数据的加权朴素贝叶斯算法研究

统计与决策 2020年第8期36卷 5-9页

作者：赵海霞李赟石洪波山西财经大学统计学院太原030006 山西财经大学信息管理学院太原030006

针对具有复杂结构的高维数据分类问题,文章提出一种基于特征选择和约简的加权朴素贝叶斯算法(WNBC-FSR)。该算法基于距离相关和最大信息系数的方法,从相关性和冗余性两个角度对高维数据进行特征筛选;采用属性和类别变量间的最大信息系... 详细信息

针对具有复杂结构的高维数据分类问题,文章提出一种基于特征选择和约简的加权朴素贝叶斯算法(WNBC-FSR)。该算法基于距离相关和最大信息系数的方法,从相关性和冗余性两个角度对高维数据进行特征筛选;采用属性和类别变量间的最大信息系数对属性进行加权,构建并训练加权朴素贝叶斯算法。实验结果表明:在几种算法的比较中,无论是从AUC还是F1值来看,WNBC-FSR算法的分类效果均是最优的。

关键词：距离相关系数最大信息系数相关性冗余性加权朴素贝叶斯

基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机科学 2007年第2期34卷 204-206,219页

作者：邓维斌王国胤王燕重庆邮电大学计算机科学与技术研究所

朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但其条件独立性假设并不符合客观实际,这在某种程度上影响了它的分类性能。加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展。基于Rough Set的属性重要性理论,提出了基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类方法,... 详细信息

朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但其条件独立性假设并不符合客观实际,这在某种程度上影响了它的分类性能。加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展。基于Rough Set的属性重要性理论,提出了基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类方法,并分别从代数观、信息观及综合代数观和信息观的角度给出了属性权值的求解方法。通过在UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性。

关键词：朴素贝叶斯加权朴素贝叶斯 Rough集属性重要性分类

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

改进加权朴素贝叶斯的软件缺陷预测算法

控制工程 2021年第3期28卷 600-605页

作者：郭树强黄蕊李卿河北司法警官职业学院信息技术部河北石家庄050081 承德广播电视大学人工智能研究院河北承德067000 河北科技大学理工学院河北石家庄050041

针对软件缺陷预测领域特征之间存在紧密关联性而影响朴素贝叶斯分类性能的问题,提出一种改进加权朴素贝叶斯的分类算法。首先,通过预处理步骤以及特征成对计算,创建彼此之间的依赖关系。然后,通过构造权值的方式实现朴素贝叶斯的独立性... 详细信息

针对软件缺陷预测领域特征之间存在紧密关联性而影响朴素贝叶斯分类性能的问题,提出一种改进加权朴素贝叶斯的分类算法。首先,通过预处理步骤以及特征成对计算,创建彼此之间的依赖关系。然后,通过构造权值的方式实现朴素贝叶斯的独立性假设松弛。最后,使用离散化方法将软件指标的数值转化为分类值,并利用min-max归一化程序对数据进行归一化处理。使用获得广泛认可的NASA信用数据库进行实验,实验结果表明,提出的改进算法比标准朴素贝叶斯方法预测效果更好,相比其他几种同类算法,提出的算法更具竞争性。

关键词：加权朴素贝叶斯特征不相关加权系数软件缺陷预测离散化 min-max归一化

基于本体和加权朴素贝叶斯的网络舆情主题分类

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

现代情报 2018年第8期38卷 12-17,34页

作者：丁晟春王小英刘梦露南京理工大学经济管理学院江苏南京210094 江苏省社会公共安全科技协同创新中心江苏南京210094

及时准确地对舆情信息进行主题分类,不仅能实时了解舆情动态变化,还能为预判舆情发展趋势、舆论引导建立基础。本文提出一种基于本体和加权朴素贝叶斯的网络舆情主题分类方法,通过使用本体将领域知识和领域文本特征融入分类过程中。将... 详细信息

及时准确地对舆情信息进行主题分类,不仅能实时了解舆情动态变化,还能为预判舆情发展趋势、舆论引导建立基础。本文提出一种基于本体和加权朴素贝叶斯的网络舆情主题分类方法,通过使用本体将领域知识和领域文本特征融入分类过程中。将该方法应用到动物卫生领域舆情主题分类中,分类结果精确度为0.9402,Marco_F1达到0.9339。通过与朴素贝叶斯(NB)和THUCTC两种方法的对比实验,证明本文提出的基于本体和加权朴素贝叶斯的分类方法有效且具有可行性,但是领域本体的概念、关系的完备程度会影响分类的效率。

关键词：网络舆情主题分类本体加权朴素贝叶斯

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于粒子群的加权朴素贝叶斯入侵检测模型

计算机工程与应用 2016年第7期52卷 122-126页

作者：任晓奎缴文斌周丹辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105

针对传统朴素贝叶斯算法对高维复杂的入侵行为检测效率低下的状况,提出一种基于粒子群的加权朴素贝叶斯入侵检测模型。模型首先用粗糙集理论对样本属性特征集进行约简,再利用改进的粒子群算法优化加权朴素贝叶斯算法的属性权值,获得属... 详细信息

针对传统朴素贝叶斯算法对高维复杂的入侵行为检测效率低下的状况,提出一种基于粒子群的加权朴素贝叶斯入侵检测模型。模型首先用粗糙集理论对样本属性特征集进行约简,再利用改进的粒子群算法优化加权朴素贝叶斯算法的属性权值,获得属性权值的最优解,用获得的最优解构造贝叶斯分类器完成检测。其中,改进的粒子群是采用权衡因子方法更新其速度和位置公式,避免产生局部最优。两种算法的结合,既能解决传统朴素贝叶斯算法的特征项冗余问题,同时也可以优化特征项间的强独立性问题。通过实验证实了该模型的实效性,提高了检测率。

关键词：入侵检测粗糙集理论加权朴素贝叶斯粒子群优化算法

基于LDWPSO的加权朴素贝叶斯算法在物流需求预测中的应用研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于LDWPSO的加权朴素贝叶斯算法在物流需求预测中的应用研究

作者：曾瑞瑜南京邮电大学

学位级别：硕士

国务院明确定位物流为支撑国民经济的基础性和战略性产业,在此背景下,南京作为长江经济带中的特大型城市,其经济发展水平、产业结构、基础设施、市民消费水平、消费理念、物流技术、城市物流基础设施布局、物流服务水平都在不断的提高... 详细信息

国务院明确定位物流为支撑国民经济的基础性和战略性产业,在此背景下,南京作为长江经济带中的特大型城市,其经济发展水平、产业结构、基础设施、市民消费水平、消费理念、物流技术、城市物流基础设施布局、物流服务水平都在不断的提高、变革和改善。因此,对南京的物流需求建立科学的预测模型是十分必要的。本文以南京市物流发展的实际状况以及物流需求相关理论为基础,根据物流需求的相关特征,对物流需求预测开展了研究。主要研究工作有以下几个方面:(1)在阅读和学习国内外物流需求的期刊文献的基础上,选取了灰色系统理论和指数平滑法作为与本文所建立的预测模型对照的预测模型,同时在明确了影响物流需求量的因素的基础上,选取了货运量为物流需求的预测指标。(2)建立了基于LDWPSO的加权朴素贝叶斯预测模型。针对传统朴素贝叶斯模型中各个属性独立的问题,本文使用为每个属性添加权值的方法削弱各个属性的独立性,结合具有强拟合能力的粒子群优化算法,建立基于粒子群优化的加权朴素贝叶斯预测模型应用于物流需求预测的问题。同时,由于粒子群优化算法在处理离散数据时容易陷入局部最优解的缺点,本文采用惯性权重线性递减的方法来改进,以提高预测模型的鲁棒性和准确性。(3)对南京市的物流需求预测进行了实证分析,试验结果表明,基于LDWPSO的加权朴素贝叶斯预测模型在预测的误差率上明显低于其他单一的预测模型,从而验证了预测模型的准确性。

关键词：物流需求预测货运量加权朴素贝叶斯惯性权重线性递减粒子群优化

基于特征项区分度的加权朴素贝叶斯邮件过滤方法

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机应用与软件 2015年第10期32卷 67-71,81页

作者：王辉黄自威刘淑芬河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454000 吉林大学电子与工程学院吉林长春130012

如何高效地特征提取和分类算法设计是衡量基于内容邮件过滤技术优缺点的关键。针对互信息MI(Mutual Information)特征提取算法和朴素贝叶斯分类算法,通过引入特征项区分度的概念,分析特征项在分类中区分能力之间的差异,进而提出一种兼... 详细信息

如何高效地特征提取和分类算法设计是衡量基于内容邮件过滤技术优缺点的关键。针对互信息MI(Mutual Information)特征提取算法和朴素贝叶斯分类算法,通过引入特征项区分度的概念,分析特征项在分类中区分能力之间的差异,进而提出一种兼顾特征项区分度和互信息的特征提取算法。通过进一步将区分度添加到分类算法设计中,最终提出一种加权朴素贝叶斯算法,高效地解决基于内容邮件过滤问题。实验结果证明,改进后的算法在召回率、精确率和正确率上均有明显提高,且分类性能更加稳定。

关键词：垃圾邮件特征提取特征项区分度加权朴素贝叶斯