检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

朴素贝叶斯分类中的隐私保护方法研究

计算机学报 2007年第8期30卷 1267-1276页

作者：张鹏唐世渭中国电信股份有限公司北京研究院北京10003 北京大学信息科学技术学院北京100871

数据挖掘中的隐私保护方法,试图在不精确访问原始数据详细信息的条件下,挖掘出准确的模式与规则.围绕着分类挖掘中的隐私保护问题展开研究,给出了一种基于数据处理和特征重构的朴素贝叶斯分类中的隐私保护方法.分别提出了一种针对枚举... 详细信息

数据挖掘中的隐私保护方法,试图在不精确访问原始数据详细信息的条件下,挖掘出准确的模式与规则.围绕着分类挖掘中的隐私保护问题展开研究,给出了一种基于数据处理和特征重构的朴素贝叶斯分类中的隐私保护方法.分别提出了一种针对枚举类型的隐私数据处理与特征重构方法——扩展的部分隐藏随机化回答(Extended Randomized Response with Partial Hiding,ERRPH)方法和一种针对数值类型的隐私数据处理与特征重构方法——转换的随机化回答(Transforming Randomized Response,TRR)方法,并在此基础上实现了一个完整的隐私保护的朴素贝叶斯分类算法.理论分析和实验结果均表明:朴素贝叶斯分类中基于ERRPH和TRR的隐私保护方法具有很好的隐私性、准确性、高效性和适用性.

关键词：数据挖掘隐私保护朴素贝叶斯分类随机处理特征重构

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于朴素贝叶斯分类的车道数量探测

中国公路学报 2016年第3期29卷 116-123页

作者：唐炉亮杨雪阚子涵王雪浩李清泉 SHAW S L 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 深圳大学空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室广东深圳518060 田纳西大学地理系田纳西诺克斯维尔tn37996

针对浮动车数据采集成本低、采集速度快、覆盖范围广、蕴含丰富道路信息等特点,提出了一种基于浮动车数据的城市车道数量信息快速获取方法。该方法首先根据浮动车数据的空间分布特征,利用基于Delaunay三角网的密度聚类方法对数据进行优... 详细信息

针对浮动车数据采集成本低、采集速度快、覆盖范围广、蕴含丰富道路信息等特点,提出了一种基于浮动车数据的城市车道数量信息快速获取方法。该方法首先根据浮动车数据的空间分布特征,利用基于Delaunay三角网的密度聚类方法对数据进行优选;然后通过探测浮动车数据的覆盖宽度及其在道路横截面的分布状态,构建朴素贝叶斯分类器;最后采用朴素贝叶斯分类方法确定目标路段的车道数量。结果表明:该方法可以从低精度浮动车数据中快速获取车道数量信息,提取精度达到76.3%。

关键词：交通工程浮动车数据自适应宽度探测朴素贝叶斯分类车道数量

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

改进朴素贝叶斯分类算法的研究与应用

湖南大学学报（自然科学版） 2012年第12期39卷 56-61页

作者：吕昊林君曾晓献吉林大学仪器科学与电气工程学院吉林长春130026

由于生成参数学习方法以极大似然性为目标,从而导致分类精度较低.针对这一问题,本文提出了一种以最大化分类精度为目标的高效判别参数学习方法.该方法通过在频率估计方法中加入一个判别参数,从而判别性地计算参数的出现频率,加强实例属... 详细信息

由于生成参数学习方法以极大似然性为目标,从而导致分类精度较低.针对这一问题,本文提出了一种以最大化分类精度为目标的高效判别参数学习方法.该方法通过在频率估计方法中加入一个判别参数,从而判别性地计算参数的出现频率,加强实例属性与分类类别之间的关联性.在UCI数据集上的实验表明,该方法综合了生成学习与判别学习的优点,分类精度与目前主流的SVM算法相当,但是在训练时间上具有明显的优势.最后将本方法应用于油水层模式识别当中,其分类性能优于其他算法.

关键词：数据挖掘油田开发朴素贝叶斯分类判别参数学习油水层识别储层评估

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于朴素贝叶斯分类的柑橘叶片溃疡病诊断

浙江大学学报（农业与生命科学版） 2021年第4期47卷 429-438页

作者：束美艳魏家玺周也莹董奇宙陈浩翀黄智刚马韫韬中国农业大学土地科学与技术学院北京100193 广西大学农学院南宁530004 北京市退役军人事务局北京100020

为实现准确、快速地识别柑橘叶片溃疡病,提出一种基于朴素贝叶斯分类的柑橘叶片溃疡病诊断方法。基于不同病害程度的叶片数码图像,根据颜色空间特征,构建基于朴素贝叶斯的柑橘叶片溃疡病斑识别模型,并对比分析朴素贝叶斯分类、固定阈值... 详细信息

为实现准确、快速地识别柑橘叶片溃疡病,提出一种基于朴素贝叶斯分类的柑橘叶片溃疡病诊断方法。基于不同病害程度的叶片数码图像,根据颜色空间特征,构建基于朴素贝叶斯的柑橘叶片溃疡病斑识别模型,并对比分析朴素贝叶斯分类、固定阈值分割、自适应阈值分割、支持向量机分割对柑橘叶片溃疡病的诊断能力。结果表明:基于朴素贝叶斯分类的柑橘叶片溃疡病斑分割效果较好,误分割率仅为3.58%,远远优于阈值法和支持向量机。在运行效率方面,4种算法耗时排序为固定阈值法朴素贝叶斯法朴素贝叶斯法的运行效率最佳。综上所述,朴素贝叶斯分类算法在柑橘叶片溃疡病诊断方面具有快速、精准的应用能力,可以为果树从业者精确诊断果树病害严重度提供新思路。

关键词：柑橘溃疡病朴素贝叶斯分类阈值分割

大规模混合网络中基于朴素贝叶斯分类的TCP自适应鉴别器

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

通信学报 2018年第A1期39卷 189-194页

作者：陈娅婷鲁凌云北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

针对有效区分分组丢失类别问题,提出了一种端到端多参数度量自适应拥塞控制算法——TCP-NBayes算法。首先根据混合网络下有线链路和无线链路分组丢失特性的不同选取特征参数。然后基于朴素贝叶斯理论建立区分无线随机丢失和拥塞丢失的... 详细信息

针对有效区分分组丢失类别问题,提出了一种端到端多参数度量自适应拥塞控制算法——TCP-NBayes算法。首先根据混合网络下有线链路和无线链路分组丢失特性的不同选取特征参数。然后基于朴素贝叶斯理论建立区分无线随机丢失和拥塞丢失的鉴别模型。仿真实验表明该算法分类准确度最高可达95%,与其他算法相比,其友好性与公平性表现良好,对网络性能有很大的改善。

关键词：无线/有线混合网络 TCP 朴素贝叶斯分类机器学习

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

自适应学习系统中朴素贝叶斯分类的应用研究

计算机工程与科学 2009年第9期31卷 102-104页

作者：李志聪钟绍春哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025 东北师范大学软件学院吉林长春130024

本文研究了自适应学习系统中学习者学习情况诊断的相关文献,设计了一个自适应学习系统模型;给出了学习者情况诊断的一般过程,设计了基于知识点权重的朴素贝叶斯分类预测算法,给出了实现的模型。

关键词：朴素贝叶斯分类自适应学习系统个性化服务

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于朴素贝叶斯分类的特征选择方法

中山大学学报（自然科学版） 2004年第5期43卷 118-120页

作者：余芳姜云飞暨南大学计算机科学系广东广州510632 中山大学软件研究所广东广州510275

由于朴素贝叶斯文本分类中的独立假设前提,使得在特征选择步骤能否准确有效地选出能代表文本的特征显得尤为重要,而特征选择标准中的MI标准与TFIDF标准其优缺正好互补,因此在用朴素贝叶斯文本分类方法中的多项式模型实现了一个web页面... 详细信息

由于朴素贝叶斯文本分类中的独立假设前提,使得在特征选择步骤能否准确有效地选出能代表文本的特征显得尤为重要,而特征选择标准中的MI标准与TFIDF标准其优缺正好互补,因此在用朴素贝叶斯文本分类方法中的多项式模型实现了一个web页面分类系统———WEBCAT的基础上,提出将MI标准与TFIDF标准结合进行特征选择。实验显示:用改进的方法可以更准确地选出能代表文本的特征,文本分类结果也比单独使用TFIDF标准或单独使用MI标准进行特征选择的分类结果更加精确。

关键词：朴素贝叶斯分类特征选择 MI标准 TFIDF标准

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于隐私保护的朴素贝叶斯分类协议

计算机工程 2010年第18期36卷 26-28页

作者：隗晨雪朱建明中央财经大学信息学院北京100081

针对垂直分布的数据,给出一种基于隐私保护的朴素贝叶斯分类协议。该协议利用同态加密、门限密码及数字信封技术,实现数据垂直分布时的数据分类,并保证不向其他方泄露任何与结果有关的信息。理论分析表明,该协议在满足安全性的同时具有... 详细信息

针对垂直分布的数据,给出一种基于隐私保护的朴素贝叶斯分类协议。该协议利用同态加密、门限密码及数字信封技术,实现数据垂直分布时的数据分类,并保证不向其他方泄露任何与结果有关的信息。理论分析表明,该协议在满足安全性的同时具有较低的通信与计算复杂度。

关键词：数据挖掘朴素贝叶斯分类语义安全同态加密

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于朴素贝叶斯分类的可疑金融交易识别研究

情报杂志 2006年第11期25卷 46-47,51页

作者：张成虎高薇西安交通大学经济与金融学院西安710061

随着我国反洗钱活动中大额与可疑交易报告制度的不断完善,面对不断增长的交易报告数据,如何有效地从中检测出可疑交易是当前我国反洗钱工作中面临的核心问题之一。朴素贝叶斯分类是数据挖掘方法的一种,通过对案例数据的训练学习达到对... 详细信息

随着我国反洗钱活动中大额与可疑交易报告制度的不断完善,面对不断增长的交易报告数据,如何有效地从中检测出可疑交易是当前我国反洗钱工作中面临的核心问题之一。朴素贝叶斯分类是数据挖掘方法的一种,通过对案例数据的训练学习达到对未知类标识的样本分类。基于朴素贝叶斯分类的思想设计了适用于反洗钱中可疑交易识别的贝叶斯分类算法及模型,用数据对该算法进行了实验验证,并提出了与聚类算法相结合的综合运用设想。

关键词：反洗钱可疑金融交易识别数据挖掘朴素贝叶斯分类