检索结果-南通市图书馆

基于大数据bayes分类的家电设备识别算法

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建筑科学 2017年第4期33卷 31-38页

作者：晋远孙红三叶紫燕达吴如宏清华大学北京100084

在全球气候变暖、能源争夺加剧的时代背景下,智能电网成为下一代电网的发展目标,智能家电网络系统是其中重要的一环,然而传统家电却面临着难以融入此新型系统的尴尬境地。本文着力于研究适用于传统典型家电的设备识别算法以解决这一难题... 详细信息

在全球气候变暖、能源争夺加剧的时代背景下,智能电网成为下一代电网的发展目标,智能家电网络系统是其中重要的一环,然而传统家电却面临着难以融入此新型系统的尴尬境地。本文着力于研究适用于传统典型家电的设备识别算法以解决这一难题,通过从智能插座获取的电器负荷序列数据,开展对人行为特征和典型住宅电器负荷特征的概括与提取,提出并实现了1种新的基于大数据bayes分类的家电设备识别算法。通过对北京地区共15个住宅的7种典型家电设备(冰箱、电饭煲、电视、空调、笔记本、洗衣机、饮水机)进行测试,得出本文算法具有较高的正确率和较低的成本,具有良好的适用性。

关键词：家电设备识别特征提取 bayes分类人行为智能家电网络系统

基于bayes分类的原料乳中植物奶油掺假监测研究

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食品科技 2012年第7期37卷 288-291页

作者：蒋珍菊王雁王玺西华大学生物工程学院成都610039

对原料乳中氢化植物油和植脂末掺假进行监测。通过GC测定正常原料乳甲酯化脂肪酸,建立正常原料乳甲酯化脂肪酸数据库,用bayes分类模型建立原料乳和氢化植物油和植脂末掺假奶的判别模型,模型所需估计的参数少、算法简单、对缺失数据不太... 详细信息

对原料乳中氢化植物油和植脂末掺假进行监测。通过GC测定正常原料乳甲酯化脂肪酸,建立正常原料乳甲酯化脂肪酸数据库,用bayes分类模型建立原料乳和氢化植物油和植脂末掺假奶的判别模型,模型所需估计的参数少、算法简单、对缺失数据不太敏感,可在SAS软件的DISCRIM过程中进行快速自动识别。建立了bayes分类模型用于原料乳中氢化植物油和植脂末掺假奶掺假监测,得出概率判别公式为通过验证,该公式对氢化植物油和植脂末判别最低检出限分别为0.8%和0.1%。基于bayes分类的原料乳中植物奶油掺假监测简单可行,成本低,速度快。

关键词： bayes分类牛乳掺假甲酯化脂肪酸监测

最小错误概率bayes分类在杨梅图像数据分类中的运用

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数字技术与应用 2022年第9期40卷 17-19页

作者：卢巍王昕昆明文理学院信息工程学院云南轻纺职业学院

本文以bayes分类为基础理论,结合杨梅图像自身的特点和它所服从的统计学特性,得到一种基于最小错误概率bayes决策的分类方法在杨梅图像数据分类中的运用。文章首先介绍基于最小错误概率bayes决策理论,然后从理论上推导其在杨梅图像数据... 详细信息

本文以bayes分类为基础理论,结合杨梅图像自身的特点和它所服从的统计学特性,得到一种基于最小错误概率bayes决策的分类方法在杨梅图像数据分类中的运用。文章首先介绍基于最小错误概率bayes决策理论,然后从理论上推导其在杨梅图像数据中分类数据的运用,最后通过实验分析其运用的实际效果和各种不同参数对分类效果的影响并得出结论。模式识别与信号处理、概率统计、数字图像处理等学科有着密切的联系,其中很多分类方法较为成熟且广泛的运用于数据分类中,并在许多实际问题和多种不同分布数据分类中取得了良好的效果。

关键词： bayes分类数字图像处理图像数据数据分类模式识别分类数据 bayes决策最小错误概率

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基于bayes分类的PAC-bayesian定理证明

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吉首大学学报（自然科学版） 2013年第6期34卷 19-21,70页

作者：刘妙妙赵联文宋海龙姜英西南交通大学数学学院四川成都610031

采用类似基于Gibbs分类的PAC-bayesian定理的证明方法,证明基于bayes分类的PAC-bayesian定理.对于PAC-bayesian定理的证明采用bayes分类,可以方便有效地运用到统计问题中来解决相关问题.

关键词： bayesian方法 bayes分类 PAC-bayesian

基于bayes分类的Markov径流量预测模型

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水利科技与经济 2011年第12期17卷 1-4页

作者：邱林安可君王文川华北水利水电学院水利学院郑州450011

针对河川径流成因复杂性和水文过程随机性的特点,且用单一预测法存在一定局限性的现状,提出混合bayes-Markov预测模型。先用bayes公式对径流进行丰枯分类,然后采用加权Markov分析方法建立预测模型,该模型可综合利用bayes和Markov方法的... 详细信息

针对河川径流成因复杂性和水文过程随机性的特点,且用单一预测法存在一定局限性的现状,提出混合bayes-Markov预测模型。先用bayes公式对径流进行丰枯分类,然后采用加权Markov分析方法建立预测模型,该模型可综合利用bayes和Markov方法的优点,提高径流预测精度。以兰州站河川径流量预测为例,进行模型验证。结果表明,2003～2009年径流量预测精度达到85.7%,能满足规范要求。

关键词：组合预报 bayes分类加权Markov链 “马氏性”检验

基于DCT域特征和bayes语义分类的教学图像资源库检索技术

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新疆师范大学学报（自然科学版） 2012年第4期31卷 54-61页

作者：侯洁天津外国语大学教育技术与信息学院天津300204

提出了一种根据DCT域特征提取和bayes语义分类结合的图像检索技术。针对图像库数据结构的语义需求,采用朴素bayes算法对图像库进行分类;其中视觉特征提取部分,采用改进的DCT域的边缘空间分布概率特征提取方法,获取目标对象边缘信息,建... 详细信息

提出了一种根据DCT域特征提取和bayes语义分类结合的图像检索技术。针对图像库数据结构的语义需求,采用朴素bayes算法对图像库进行分类;其中视觉特征提取部分,采用改进的DCT域的边缘空间分布概率特征提取方法,获取目标对象边缘信息,建立20个特征值;通过bayes分类器的分类,获取每类的索引特征向量,用于初次语义类别过滤,提高了检索效率。通过实验,建立教学需要的图像资源库,与其它检索算法进行查准率对比试验,证明了本算法的优越性。

关键词：图像检索 bayes分类 DCT域特征提取图像语义分类

基于潜在语义分析的BBS文档bayes鉴别器

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计算机学报 2004年第4期27卷 566-572页

作者：刘昌钰唐常杰于中华杜永萍郭颖四川大学计算机科学系成都610064 山西大学计算机科学系太原030006

电子公告栏 (BBS)的滥用是一种以信息污染为特色的社会问题 ,对BBS文档进行鉴别已成为信息安全重要内容之一 .该文融合了数据挖掘技术、数理统计技术和自然语言理解技术 ,提出了基于潜在语义分析与bayes分类的BBS文档鉴别方法 :利用自... 详细信息

电子公告栏 (BBS)的滥用是一种以信息污染为特色的社会问题 ,对BBS文档进行鉴别已成为信息安全重要内容之一 .该文融合了数据挖掘技术、数理统计技术和自然语言理解技术 ,提出了基于潜在语义分析与bayes分类的BBS文档鉴别方法 :利用自然语言处理技术从训练文档中抽取典型短语集 ;通过潜在语义分析进行典型短语同义归约 ,应用关联规则采掘技术提高典型短语间的独立性 ;用bayes分类器对BBS文档进行鉴别 .该文还对影响系统的关键参数进行了大量的讨论和测试 ,实验表明该方法对于BBS文档的鉴别是可行而有效的 .

关键词：数据挖掘关联规则 bayes分类潜在语义分析 BBS 电子公告栏

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利用核密度估计改进遥感图像贝叶斯分类法

东北林业大学学报 2008年第10期36卷 53-55页

作者：刘琳杨为民赖巧玲西南林学院昆明650224

把非参数核密度估计方法引入到遥感图像贝叶斯(bayes)分类问题中,对各类的分布密度函数进行非参数核密度估计,从而改进了bayes分类方法。通过对遥感图像实例分类,与传统bayes分类方法和其它统计分类方法比较,分类精度得到了提高。该方... 详细信息

把非参数核密度估计方法引入到遥感图像贝叶斯(bayes)分类问题中,对各类的分布密度函数进行非参数核密度估计,从而改进了bayes分类方法。通过对遥感图像实例分类,与传统bayes分类方法和其它统计分类方法比较,分类精度得到了提高。该方法解决了其他分类方法单中心的局限,既保留了核密度估计法理论上的优点和平滑性,又适合云南由于地形和光照影响而产生的同一地类在相空间中是多中心的特点,具有一定的应用推广价值。

关键词：遥感图像分类 bayes分类非参数估计核密度估计

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纹理元提取与纹理合成的自由参数估计

计算机工程与应用 2004年第36期40卷 61-63,189页

作者：郑瑶函叶正麟汤力潘璐璐西北工业大学应用数学系西安710072

该文分析了常见的两类纹理:随机性纹理与结构性纹理的特性,针对其不同的统计特征,采用两种方法提取纹理元。对随机性纹理采用变尺度窗口特征跟踪的方法提取纹理元;对结构性纹理,利用其具备较为明显的边界特性,采用基于图像分割的方法提... 详细信息

该文分析了常见的两类纹理:随机性纹理与结构性纹理的特性,针对其不同的统计特征,采用两种方法提取纹理元。对随机性纹理采用变尺度窗口特征跟踪的方法提取纹理元;对结构性纹理,利用其具备较为明显的边界特性,采用基于图像分割的方法提取纹理元。为避免图像噪声和自然边界不连续造成的提取误差,使用bayes分类进行二次精细分割加以修正。实验证明,该文提出的方法对两类纹理元有较好的提取效果,同时可以用来估计纹理合成时的自由参数。

关键词：纹理元提取变尺度窗口 bayes分类图像分割