搜索结果: 1-15 共查到“朴素贝叶斯”相关记录29条 . 查询时间(0.084 秒)
基于大数据对大学生体质进行分类预测，有助于大学体育治理体系的建设，朴素贝叶斯模型是一种操作简单且性能较好的机器学习分类算法。基于朴素贝叶斯分类算法，采用广州商学院2014、2015年学生体测数据及其评分结果作为源数据，构建大学生体质分类器。应用此分类器可对大学生的体质状况实现一定概率意义上正确的判断，从而可以对体质存在隐患概率比较大的学生给出主动性预警，以便大学体育对学生进行群体性的体质判断、进行...
基于朴素贝叶斯算法的船舶异常行为监测
船舶自动识别系统 朴素贝叶斯算法 异常行为监测
2018/2/5
随着海事事故与海上违法行为的不断增多，智能的监控方法成为降低海事事故，打击海上违法行为的有效手段.同时，船舶自动识别系统(Automatic Identification System，AIS)的普及及船舶交通管理系统(Vessel Traffic Service，VTS)的扩建，又为智能监控提供了数据支持.鉴于此，利用船舶自动识别系统提供的数据，分析通航水域船舶信息的分布情况，根据其概率分布采用...
改进的朴素贝叶斯增量算法研究
朴素贝叶斯 增量算法 特征空间 评价指标
2016/12/3
提出了一种新增特征的朴素贝叶斯增量算法。在无标注语料增量样本的选择上，借助传统的类置信度阈值，构建一个最小后验概率作为样本选择的双阈值，当识别到增量语料中有新的特征时，会将该特征加入到特征空间，并对分类器进行相应的更新，发现对类置信度阈值起到很好的补充作用，最后利用了无标注和有标注语料验证所提算法。实验结果表明，改进的朴素贝叶斯增量算法较传统增量算法表现出了更优的增量学习效果。
基于朴素贝叶斯分类器的水火弯板焰道点判定方法研究
朴素贝叶斯 分类 焰道点 判定
2016/3/2
针对现今造船业中水火弯板自动化加工难以确定焰道的现象,本文提出一种基于朴素贝叶斯分类器的水火弯板焰道点判定方法,旨在解决水火弯板焰道点的判定问题,进而辅助水火弯板焰道的生成。此方法通过经验参数和历史数据构建焰道点的朴素贝叶斯分类器,再利用构建的分类器对待测点进行类别概率计算,最后完成焰道点分类。实验表明,该判定方法对待测点的分类正确率高达87.4%,能够对焰道点进行有效分类判定。
朴素贝叶斯分类器不能有效地利用属性之间的依赖信息, 而目前所进行的依赖扩展更强调效率, 使扩展后分类器的分类准确性还有待提高. 针对以上问题, 在使用具有平滑参数的高斯核函数估计属性密度的基础上, 结合分类器的分类准确性标准和属性父结点的贪婪选择, 进行朴素贝叶斯分类器的网络依赖扩展. 使用UCI 中的连续属性分类数据进行实验, 结果显示网络依赖扩展后的分类器具有良好的分类准确性.
在社会网络关系预测研究领域，把基于拓扑结构信息的共邻节点属性作为相似性度量的预测模型应用比较广泛，但是该类算法具有较强的假设独立性，不能完全反映社会网络的“链接”结构。引入树状朴素贝叶斯(TAN)分类模型，采用信息熵度量节点对的角色，赋予共邻节点集合差异化的贡献权重进行社会关系预测，同时把模型推广到CN，AA和RA 等3种基于相似度的链接预测算法中。对5个真实社会网络采用AUC和ROC曲线进行实验...
为提高康复训练中行为的识别率，对康复训练行为识别进行研究。首先采用Kinect传感器提取人体骨骼坐标信息，定义运动特征分类集合，完成朴素贝叶斯分类器设计；然后改进康复训练动作识别阈值选择机制提升识别率。改进前后对比实验证明该方法快速简洁，取得了较理想的识别效果。
针对云计算环境中任务调度算法复杂度高、任务分配不够合理等问题，提出一种基于朴素贝叶斯分类的负载均衡技术。该技术利用云计算环境的心跳机制全面地收集各节点负载信息，并采用朴素贝叶斯算法对各节点负载状态进行分类；然后，根据节点状态分类结果，实现任务和资源分配的合理调度。实验结果表明，基于朴素贝叶斯算法的负载均衡技术能提高任务的分配效率，避免任务在各节点间频繁迁移，快速有效地实现云计算环境中各节点间的负载...
基于条件互信息下聚类的朴素贝叶斯分类算法
关联程度 聚类算法 条件互信息 互信息
2012/11/7
采用条件互信息来度量任意2个条件属性之间的关联程度,采用互信息度量各条件属性与类属性间的关联程度,以此作为将各条件属性进行聚类的准则,提出一种新的将条件属性进行聚类的分组技术.同时,结合朴素贝叶斯分类算法,构造了改进的朴素贝叶斯分类模型.通过仿真实验表明该文提出的算法具有较好的分类性能.
基于改进属性加权的朴素贝叶斯分类模型
属性加权 朴素贝叶斯 分类模型 相关性度量
2010/2/21
构造了一种新的属性间相关性度量方法，提出了改进属性加权的朴素贝叶斯分类模型。经实验证明，提出的朴素贝叶斯分类模型明显优于张舜仲等人提出的分类模型。
面向不均衡类别朴素贝叶斯犯罪案件文本分类
朴素贝叶斯 犯罪挖掘 多变量贝努里模型
2009/12/28
针对案件文本的特点，提出了具有针对性的特殊文本预处理方法，并比较了两种有效的特征选择方法。针对案件类别分布不均衡的特点，提出了改进的多变量贝努里模型。实验结果表明，改进的多变量贝努里模型有效地提高了案件文本分类的准确率。
基于朴素贝叶斯分类器的蛋白质界面残基识别
朴素贝叶斯分类器 蛋白质相互作用界面 序列谱
2009/11/4
蛋白质相互作用中界面残基的识别在药物设计与生物体的新陈代谢等方面有着广泛应用。基于朴素贝叶斯分类器对属性条件独立性的要求，构建了由蛋白质序列谱和溶剂可及表面积组成的蛋白质相互作用特征模型。在一个具有代表性的蛋白质异源复合物组成的数据集中取得了68.1%的准确率、0.201的相关系数、40.2%的特异度和49.9%的灵敏度，取得了比其他方法更优的结果，且远优于随机的实验结果。通过一个三维可视化的结果...
基于朴素贝叶斯模型的新闻故事分割方法
多模态融合 中级特征 视频检索
2009/10/20
提出一种基于朴素贝叶斯模型的新闻视频故事分割方法。通过对新闻视频进行镜头检测，获得候选故事边界点，从候选边界点周围镜头提取多模态中级特征，形成属性集合作为输入，应用朴素贝叶斯模型对候选边界点进行分类后对结果进行后处理，得到新闻故事。实验结果表明，该方法获得了较高的查准率和查全率，对不同类型的新闻节目有良好的适应性。
基于Oracle选择的朴素贝叶斯集成算法
朴素贝叶斯集成 Oracle机制 稳定性 投票法
2009/8/12
针对朴素贝叶斯模型的稳定性，进一步提高朴素贝叶斯模型的性能，通过集成学习方法克服朴素贝叶斯模型中属性独立的限制条件，提出一种基于Oracle选择的朴素贝叶斯集成算法，使用Oracle选择机制破坏其稳定性，并从中选取较好的分类器作为集成学习中的个体成员，使用投票方法对结果进行融合。实验结果证明，该算法能提高朴素贝叶斯模型分类的正确率，表明OSBE的性能在一些数据集上优于Bagging与Adaboos...