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风险最小化加权朴素贝叶斯分类
2025年
朴素贝叶斯分类器被誉为机器学习领域的十大经典算法之一,其以完备的理论基础和简单的模型结构而闻名,在许多的实际应用中取得了良好的分类效果。然而条件属性独立性假设在一定程度上限制了朴素贝叶斯分类器的性能,因此大量的改进工作被提出来缓解这一问题,加权朴素贝叶斯分类器便是其中之一。在对边缘概率权重作用深入分析的基础之上,文中提出了一种基于风险最小化的加权朴素贝叶斯分类器(Risk Minimization-Based Weighted Naive Bayesian Classifier,RM-WNBC),即在权重确定的过程中同时考虑分类器的经验风险和权重的结构风险。不同于现有的过分关注朴素贝叶斯分类器外在泛化性能的改进策略,RM-WNBC是从朴素贝叶斯分类器的内在概率分布出发改善其泛化性能。经验风险度量了加权朴素贝叶斯分类器的分类能力,采用后验概率的估计质量表示;结构风险刻画了加权朴素贝叶斯分类器对属性相关性的处理,采用类条件概率的均方差表示。经验风险最小化保证了RM-WNBC可以获得良好的训练精度,同时结构风险最小化又使得RM-WNBC能够取得最佳的属性相关表达能力。为了获得RM-WNBC的最优权重,推导了高效且收敛的权重更新策略来保证结构风险和经验风险的最小化。在31个UCI和KEEL标准分类数据集上对RM-WNBC的可行性、合理性和有效性进行了验证。实验结果表明:1)RM-WNBC的训练和测试精度随着边缘概率权重的不断更新逐渐增加直至收敛;2)RM-WNBC具有比现有加权朴素贝叶斯分类器更好的属性相关性表达能力;3)在给定的显著性水平下,RM-WNBC在31个数据集上能够获得比经典朴素贝叶斯分类器、3种贝叶斯网络、4种加权朴素贝叶斯分类器和1种特征选择朴素贝叶斯分类器更好的训练和测试表现。
欧桂良何玉林张曼静黄哲学黄哲学
关键词:朴素贝叶斯加权朴素贝叶斯贝叶斯网络
一种朴素贝叶斯分类器用于蜜罐中的攻击检测方法
本发明提供一种朴素贝叶斯分类器用于蜜罐中的攻击检测方法,包括主动诱捕蜜罐和主动验证云沙箱;主动诱捕蜜罐依靠主动诱捕蜜罐系统实现;主动诱捕蜜罐系统包括主机层、服务层、事件层、数据模型层和检测层;主动验证云沙箱用于对网络攻击...
张坤三郑仁广张松术茜林小平陈辰潘思琪林菁吕泓钊杨泓林晋煌陈铮蔡洪明朱雅珊
基于朴素贝叶斯分类的新能源预测误差建模方法研究
2025年
为了更准确地描述新能源发电功率预测的不确定性,需要开展新能源预测误差分析与建模研究。传统的预测误差分析过程大多采用固定的数学模型进行拟合,精度较低且适用性较差。基于朴素贝叶斯分类理论,本文提出了一种新能源预测误差建模方法,该方法分为数据离散化过程和朴素贝叶斯分类器训练过程。首先利用核密度估计理论,准确估计了新能源实际功率、预测功率及预测误差的概率分布。然后训练自组织映射网络,对新能源实际功率、预测功率及预测误差进行聚类分析,对三类数据进行离散化处理。最后采用交叉验证方法训练朴素贝叶斯分类器,将新能源实际发电功率和日前预测功率映射到新能源发电功率的预测误差。在西北电网2021年实际新能源数据上的测试结果表明,该方法有效刻画了数据自身特性,准确反映了预测功率和实际功率之间的相关关系,因此能够对新能源预测误差进行准确建模。
葛鹏江张小奇陈宇轩吕金历段乃欣张耀
关键词:朴素贝叶斯核密度估计
一种基于朴素贝叶斯分类模型的汽轮机组振动故障诊断方法及系统
本发明公开了一种基于朴素贝叶斯分类模型的汽轮机组振动故障诊断方法及系统,属于模式识别及机器智能技术领域。其方法包括:获取汽轮机组振动数据;根据所述汽轮机组振动数据,基于预先训练的朴素贝叶斯分类模型,得到所述汽轮机组振动故...
仝瑶瑶张静宇
基于误分类修正的朴素贝叶斯分类器及其在政务热线行业分类中的应用
2025年
传统统计分类方法应用于政务热线行业文本分类问题时存在一定系统性偏差。为了修正系统性偏差,进而减少由误分类导致的额外人力和时间成本,本文将朴素贝叶斯模型作为基准分类器,在最大后验概率判别准则中引入修正系数,并基于验证集上的误分类结果对修正系数进行学习,将其应用于政务热线的行业文本分类中。实证结果表明,修正后分类器的分类精确度比基准分类器提升了至少1个百分点,使误分类样本量减少了4个百分点。由于政务热线的文本工单数量庞大,故该方法对提升行政服务效率,降低人力资源成本具有积极意义。
官国宇杨皓翔王运豪郝立柱
关键词:朴素贝叶斯文本分类修正系数
基于贝叶斯分类预测烃源岩与原油成熟度的方法
本发明提供一种基于贝叶斯分类预测烃源岩与原油成熟度的方法,具体涉及基于贝叶斯分类机器学习的芳烃生物标志物参数预测烃源岩、原油成熟度的方法。方法包括:首先构建烃源岩、原油芳烃生物标志物参数数据集,并将数据集分为训练集以及测...
苏恺明鲁天奥何志伟徐耀辉刘岩李阳严刚
量子模糊朴素贝叶斯分类算法
2024年
以传统朴素贝叶斯算法为基础,研究并提出一种高效、准确的量子模糊贝叶斯分类算法。首先将“模糊集合理论+朴素贝叶斯理论”交叉融合,定义模糊先验概率、模糊条件概率,将朴素贝叶斯推广至模糊朴素贝叶斯,构建模糊贝叶斯模型;其次,将“模糊贝叶斯模型+量子计算”交叉融合,将模糊数据集量子化(编码到量子态上)并设计量子线路,提出一种量子模糊朴素贝叶斯分类算法;最后,将该算法应用到鸢尾花数据集。仿真实验表明,与传统朴素贝叶斯分类算法相比,该算法具有较高的分类效率和准确率。
侯敏张仕斌黄曦
关键词:模糊集合理论朴素贝叶斯分类量子计算
贝叶斯分类器硬件实现电路及方法
公开了贝叶斯分类器硬件实现电路及方法,实现电路中,贝叶斯计算单元包括,脉冲发生器,其施加周期性脉冲信号,存储器,其连接脉冲发生器,存储器包括根据电阻大小定义的两种状态,其在多个脉冲激励下发生若干次独立发生的随机翻转,在一...
柴正袁玺惠简佳佳周雪闵泰
基于量子贝叶斯分类器的图像分类方法
本发明公开了基于量子贝叶斯分类器的图像分类方法,读取图像的训练数据集,使用局部采样提取二值化关键特征;构造量子贝叶斯网络,根据贝叶斯网络的结构,创建量子贝叶斯分类器,构造量子贝叶斯分类器的量子线路;读取待分类图像数据,提...
王明明张小英
基于贝叶斯分类器的船舶型材优化设计
2024年
船舶结构轻量化设计对于提高船舶的运载能力和实现更大的经济效益具有重要意义,针对传统优化设计方法建立优化模型时约束条件无显式表达的问题,提出基于贝叶斯分类器的船舶型材优化设计方法。首先,依据贝叶斯理论和核密度估计方法构建贝叶斯分类器,然后利用贝叶斯分类器代替隐式约束函数进行求解,最后以T型材的优化设计问题为例进行验证,并将优化结果对比约束条件可显式表达情况下的求解结果进行分析。基于单约束条件的贝叶斯分类器目标函数偏差低于2%,基于多约束条件的贝叶斯分类器求解目标函数偏差在8%左右,且不同的贝叶斯分类器设计方法会对优化求解结果精确程度产生影响。使用贝叶斯分类器做出决策边界能代替实际边界进行优化求解,验证了贝叶斯分类器驱动求解器寻优的可行性,对解决约束条件无显式表达的问题提供了新思路。
柳俊杰汪俊梁晓锋王健
关键词:船舶结构优化设计贝叶斯分类器

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胡学钢
作品数:508被引量:2,012H指数:21
供职机构:合肥工业大学
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作品数:59被引量:329H指数:10
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研究主题:贝叶斯网络 朴素贝叶斯分类器 信用评估 个人信用评估模型 朴素贝叶斯分类模型
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供职机构:广西师范大学计算机科学与信息工程学院
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