一种基于相关证据的数据融合算法

根据Dempster-Shafer证据理论和相关证据合成方法，将证据合成算法应用于神经网络分类器中，以提高分类器的分类精度。在UCI数据库的分类中的应用结果，证明了该方法的有效性。     

数据挖掘中决策树分类方法研究

分类知识的获取是数据挖掘所要实现的重要任务之一,其核心问题是解决分类模型的构造和分类算法实现问题.本文以决策树分类方法中有代表性的方法C4.5为例介绍数据挖掘中的一种分类模式:基于决策树方法的分类器的构建方法和算法.     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

研究了系统化的通用入侵检测方法，其核心思想是使用数据挖掘技术去建立正常的系统和用户行为模式，使用Tcpdump抓取网络数据包，采用两种数据挖掘方法对网络数据包进行分析。同时，为了满足有效学习(挖掘)和实时检测的双重挑战，提出了一个构建网络入侵检测系统的基于代理的体系结构。     

一种基于TAN的文本分类方法

提出了一种基于TAN模型的文本分类方法，朴素贝叶斯分类器是当前流行的一种文本分类算法，但是它的属性独立性假设使其无法表达文本词语之间的依赖关系，TAN（Tree Augmented Naive Bayes）是综合了朴素贝叶斯的简易性以及贝叶斯网表示依赖关系的能力，其分类性能可与当前流行的一些分类器相竞争，介绍了TAN模型，将其引入到文本分类中，并用实验比较了朴素贝叶斯和TAN，实验结果表明：该方法具有较好的分类性能。     

基于PCA及聚类技术的支持向量机分类器设计

提出了一种新的支持向量机分类器的设计方法，该方法利用主成分分析（PCA）及聚类技术在原问题空间中求解，减少了支持向量机分类器中支持向量的维数，且将原问题空间与特征空间中的问题归结为同一类的设计问题。     

基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统

研究了一种基于机器视觉的带钢表面缺陷检测系统，它采用模块化硬件设计，图像处理软件满足实时检测的要求，可以有效地检测了生产线上的带钢表面缺陷。为该系统设计了一种基于规则表分类器、模糊算法及人工神经网络的组合式多级分类器，具有一定的学习能力，当待测材料或有关设备发生变化时，系统可以根据缺陷样本库对分类器进行训练，以适应生产线的相关变化。系统具有较强的容错性、适应性及可移植性。     

三参数Weibull分布下随机截尾恒加寿命试验的Bayes统计分析

利用随机截尾恒加寿命试验所获的数据，导出了三参数Ｗｅｉｂｕｌ分布在平方损失下，三个参数的Ｂａｙｅｓ估计，进一步估计了在正常应力水平下的各种可靠性指标     

分类器系统综述

分类器系统(Classifier System)是一种基于遗传算法(GA)的规则系统,本文综述了分类器系统的基本原理和研究状况,并提出了需进一步研究的问题.     

广义离散随机线性系统的状态估计新方法

运用Ｂａｙｅｓ动态模型理论［２］讨论了广义离散随机线性系统的状态估计问题，提出了一种既简便又实用的状态估计新方法──线性贝叶斯估计（ＬＢＥ）．     

电能质量扰动分类的贝叶斯方法

随着非线性负荷的大量使用,电能质量问题已日益受到关注．对各种电能质量扰动进行分类,是采取适当措施降低扰动带来影响的前提．小波包是在小波变换的基础上发展起来的,能够提供更为丰富的时频信息．为此,对电能质量扰动信号进行小波包分解,分别以小波包分解终结点的能量和熵作为特征向量。用贝叶斯分类器进行分类识别,对扰动分类做出了仿真分析,仿真结果验证了该方法的有效性．通过与Fisher分段线性分类器进行比较,表明以熵为特征向量的贝叶斯分类方法有较高的识别正确率．