基于选择性的贝叶斯分类器集成方法

提出一种基于选择性的贝叶斯分类器集成方法．该方法为避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响，在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集，并以这些子集训练不同的贝叶斯分类器，进而采用遗传算法优选贝叶斯分类器集成，其适应度函数综合了分类器的精度和差异度两项指标．实验中，将该方法与已有方法在UCI的标准数据集上进行了性能比较，并将该方法用于C^3I系统中的威胁度估计。     

广义邻域粗集下的集成特征选择及其选择性集成算法

针对实际模式识别系统中样本特征常具有的连续值属性、高维性、强相关性和冗余性等影响分类效果的问题,在广义邻域粗集模型下提出一种集成特征选择及其选择性集成算法.该算法先提取样本特征并利用所提出的马氏距离分布熵评估其重要度,再基于特征重要度构建广义邻域粗集模型,并在此模型上以特征重要度为启发式信息设计基于蚁群算法的属性约简算法,然后通过改变广义邻域粗集模型参数的方式获得更多具有更大差异性的基分类器,最后利用主成分分析法对产生的基分类器进行选择性集成.模拟电路故障诊断结果表明,该算法比AdaBoost等算法取得的分类精度至少提高了2.6%.     

基于邻域粒化混合决策系统克隆选择约简算法

针对混合决策系统的属性约简问题,提出了基于邻域粗集模型的小生境克隆选择属性约简算法.采用邻域关系度量不可分辨关系,通过邻域信息粒子逼近论域空间,可以直接处理数值型属性.克隆选择约简算法的提出解决了求解全部约简的NP完全问题.论述了亲和度函数的选择,引入了小生境技术,避免了抗体的早熟收敛及算法中的参数对具体优化目标的敏感性和单一收敛性,给出了算法的具体实现.对经典数据集和UC I中4组数据约简的仿真结果证明了算法的有效性和可行性.     

基于贴近度的协调序决策系统属性约简算法

针对基于优势关系的协调序决策系统,定义了条件属性集相对于决策属性集的贴近度,并定义了协调序决策系统中属性的重要度.提出了基于贴近度的启发式属性约简算法,通过实例分析证实了该算法的有效性.     

基于属性相关的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类器是一种简单、高效的分类算法,它以贝叶斯定理和最大后验假设为理论基础,然而朴素贝叶斯分类器属性之间相互独立的假设,影响了朴素贝叶斯分类器的性能.提出先使用基于相关的属性选择算法进行属性选择,然后在选择的属性集上,用朴素贝叶斯分类器对数据集进行分类.实验证明,与未使用属性选择的实验结果相比,使用基于相关的属性选择算法进行属性选择后,朴素贝叶斯分类器平均分类正确率提高,分类效率显著提升.     

最大相关最小冗余限定性贝叶斯网络分类器学习算法

朴素贝叶斯分类器 (naive bayes) 是一种简单而有效的基于贝叶斯思想的分类方法,但它的属性条件独立性假设并不符合实际,影响了它的分类性能。BAN (bayesian network augmented naive bayes) 分类器扩展了朴素贝叶斯分类器,使其表示属性之间依赖关系的能力增强,但是其学习算法需要大量的高维计算,在小采样数据集上,影响BAN分类器的分类性能。基于改进的最大相关最小冗余特征选择技术,提出限定性贝叶斯网络分类器学习算法 (k-BAN)。本算法使用改进的最大相关最小冗余特征选择技术,通过选择属性结点的连接关系集合建立属性之间的依赖性关系。将该分类方法与NB,TAN和BAN分类器进行实验比较。实验结果表明,在小采样数据集上,本算法获得的限定性贝叶斯网络分类器具有更高的分类准确性。     

一种新颖的最小属性约简模型

传统的基于粗集的属性约简须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类,效率低,且很多算法还不完备．为此,本文引入分类关联规则和相容分类关联规则的概念,给出基于分类关联规则的求解下近似和正区域的等价方法,从而提出基于分类关联规则的属性约简模型和算法,该模型将属性约简问题转化为求解一类特殊的分类关联规则集的问题,因而使得相应的算法可有效地改进属性约简挖掘效率,克服传统算法依赖于主存的限制,为属性约简提供了一种新的框架．理论分析表明该算法是有效且可行的．     

一种粗模糊神经分类器

介绍一种新的粗集编码模糊神经分类器。基于粗集理论的概念，讨论了知识编码、属性简化、分类系统简化的方法；并利用模糊隶属度函数将输入精确信息映射为模糊变量信息，解决分类中病态定义的数据问题和提高系统非线性映射的分类能力；提出了结合系统参数的重要性因子的网络的模糊推理方法和粗模糊神经分类器的网络结构以及有导师的最小平方误差学习训练算法。实现的粗集编码模糊神经分类器具有网络结构空间维数低、学习算法简单、网络训练时间短、非线性特性丰富等优点。     

基于决策表的粗糙集属性约简算法改进及应用

针对决策属性集合中只存在两个决策集合的情况,为简化决策属性的表达和计算复杂度,提高约简效率,提出一种改进粗糙集决策表的属性约简算法。该算法以条件属性对决策属性的支持度为基础,采用新的约简规则,基于可分辨矩阵的启发式算法,根据属性重要度改进属性约简算法。以高新技术企业智力资本测量指标体系为例,得到了高新技术企业智力资本的最小约简集。结果表明,该约简算法能够得到一个完备的最小约简集,并能显著提高求解约简集的效率。     

基于可辨识矩阵的动态属性约简算法

可辨识矩阵是粗集理论中可以标识决策属性和条件属性之间关系的矩阵。根据数据库的动态建立特性，提出了一种基于粗集理论中的可辨识矩阵的动态属性约简算法，利用数据的动态性和可辨识矩阵的特性对己有的属性约简进行修正，并通过实例证明了这种算法的有效性，该算法极大地节省了计算量，提高了算法的执行效率。     

一种基于粗糙集的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类器的计算过程只有在完全数据库中才成立,而基于相似关系的粗糙集模型具有处理空值的功能,并且提供了属性离散化和约简技术,可以改善属性间的依赖关系。因此,将两种不同的软计算方法相结合,利用粗糙集合理论先把决策表补齐,再对数据进行约简,然后结合朴素贝叶斯分类器,得出分类结果。实验证明这种方法不仅简化了数据和模型的规模,也具有对不完全数据的分类能力。     

一种基于特征置换的朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类方法是一种广泛使用的分类算法,在独立性假设不完全满足的情况下计算效率和分类效果均较为理想.通过分析全局特征向量中各特征与类别属性之间的联系,提出将组合特征置换多源特征,用组合特征的共现率对多源特征进行概率调整的新方法,在不同数据集的实验中,调整后的朴素贝叶斯分类器(FRNB)的分类精度均好于传统朴素贝叶斯分类器.测试结果表明,改进后的算法是有效可行的.     

基于特征层融合和随机投影的行为识别算法

提出一种基于特征层融合和随机投影的行为识别算法;该方法提取视频序列的时空梯度特征和Gabor特征;然后进行特征层融合,得到分类能力更强的特征,有效地表征人体行为;同时,使用随机投影对融合后的特征进行降维;最后,为了解决主题模型参数估计迭代复杂的问题,将贝叶斯参数估计法应用于LDA(latent dirichlet allocation)主题模型中,对视频中的行为进行分类。在公开的KTH和Weizmann数据集上进行了实验,结果表明方法不仅比单一局部时空特征描述符识别性能好,而且在相同实验设置下,也优于其他基本分类器。     

一种选择性的加权朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但它的条件独立性假设影响了它分类的正确率.加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展.通过分析属性相关性的度量和属性约简,选择一组最近似独立的属性约简子集,并结合加权朴素贝叶斯和选择性贝叶斯分类器的优点,提出一种选择性的加权贝叶斯分类器SWNBC.实验结果表明,与朴素贝叶斯分类器相比,WSANBC分类器具有较高的分类正确率.     

一种改进的朴素贝叶斯文本分类方法

朴素贝叶斯分类器是一种简单有效的文本分类方法.改进方法利用同义词对文本的特征词集进行过滤,在一定程度上放松了朴素贝叶斯的特征独立性假设;在特征选择时迭代了2种不同的特征选择方法,有效地提高了特征集的代表性.实验结果表明,本方法有效地提高了朴素贝叶斯分类器的性能.     

粗糙集特征选择和支持向量机在入侵检测系统中的应用

针对传统的基于特征检测的入侵检测系统处理的数据常含有大量的冗余特征,使得系统的特征提取和后续处理消耗大量系统资源,导致实时性差,影响检测效果的问题,文章利用粗糙集理论进行特征约简,消除冗余和噪音特征并基于精简后特征子集训练支持向量机,再由训练后的分类器进行入侵检测的方法,以达到提高入侵检测系统的实时性能。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于粗糙集理论和BP神经网络的文本自动分类方法研究

结合粗糙集的属性约简和神经网络的分类机理，提出了一种混合算法. 首先应用粗糙集理论的属性约简作为预处理器，把冗余的属性从决策表中删去，然后运用神经网络进行分类. 这样可以大大降低向量维数，克服粗糙集对于决策表噪声比较敏感的缺点. 试验结果表明，与朴素贝叶斯、SVM、kNN传统分类方法相比，该方法在保持分类精度的基础上，分类速度有明显的提高，体现出较好的稳定性和容错性，尤其适用于特征向量多且难以分类的文本.     

基于贝叶斯分类器的图像分类

通过对朴素贝叶斯分类器的讨论, 提出将贝叶斯方法应用于医学图像分割后的图像分类思想. 给出一种基于朴素贝叶斯分类器的图像分类方法, 对从尿沉渣图像中识别出的微粒进行正确分割及特征提取与选择, 并利用朴素贝叶斯分类器进行分类. 实验结果表明, 所提出的方法用于解决图像分类有效.     

区间直觉模糊粗糙集的启发式属性约简方法

属性约简是数据挖掘之中最核心的问题,是任何一个部门决策知识获取的关键技术。基于深入研究模糊粗糙理论、直觉模糊粗糙集理论在属性约简知识方面的研究成果,通过定义区间模糊粗糙集的正域、依赖度与非依赖度等相关概念,提出一种启发式区间直觉模糊粗糙集属性约简方法。结果表明：该方法在知识约简中是可行的,并且相比差别矩阵方法,能有效降低空间和时间复杂度。