基于改进朴素贝叶斯算法的文本分类研究

朴素贝叶斯算法在给定输出类别的情况下,需假设属性之间相互独立,然而现实中这个假设一般不成立,导致在属性个数较多或者属性之间相关性较大时,分类效果不是很理想。为了解决这个问题,本文采用优化的模糊C均值聚类及权重计算方法改进朴素贝叶斯算法。首先,基于JS散度构造类别个数的自适应函数优化模糊聚类算法,利用优化后的算法将文本分类整理。然后,采用词频因子优化的TF-IDF算法计算分类后各样本的特征权重,结合样本权重与贝叶斯公式,进行分类计算。最后,为了体现改进的朴素贝叶斯算法的有效性和优越性,将其与原始朴素贝叶斯算法以及其他改进算法进行对比实验。实验结果表明,改进后的算法有效地降低了朴素贝叶斯模型对特征项独立性的要求,提高了分类决策的准确率,且在分类性能和效率上具有一定的优越性。     

改进的朴素贝叶斯分类器在医疗诊断中的应用

朴素贝叶斯分类器具有高效率和可扩展性好等优点,它已经被广泛应用于文本分类、个人信用评估等数据挖掘任务中。但是其简单的结构和不合理的基本假设限制了该模型的分类精度和表述能力。应用集成学习算法和概率估计式对朴素更叶斯分类器作了两点改进,使得该模型的分类精度和表达能力都获得了一定提高。之后,将其用于一个典型的分类问题：根据患者的表面症状初步诊断病因,确定发病的人体生理系统,此模型在该问题上获得了较好的结果。     

改进朴素贝叶斯分类算法的研究与应用

由于生成参数学习方法以极大似然性为目标,从而导致分类精度较低.针对这一问题,本文提出了一种以最大化分类精度为目标的高效判别参数学习方法.该方法通过在频率估计方法中加入一个判别参数,从而判别性地计算参数的出现频率,加强实例属性与分类类别之间的关联性.在UCI数据集上的实验表明,该方法综合了生成学习与判别学习的优点,分类精度与目前主流的SVM算法相当,但是在训练时间上具有明显的优势.最后将本方法应用于油水层模式识别当中,其分类性能优于其他算法.     

基于模糊贝叶斯网络的建筑火灾预警算法研究

提高建筑防火安全,降低建筑火灾预警结果的误报率与漏报率,本研究设计了基于模糊贝叶斯网络的建筑火灾预警算法。在构建火灾预警指标体系的基础上,结合贝叶斯网络构建事故树模型。将建筑物中待监控的火灾危险因素分为静态和动态两部分,依据事故树模型实现对建筑火灾的有效预警。仿真实验结果表明:应用该算法后,建筑火灾预警结果的误报率和漏报率有所下降。且该算法能够使火灾预警更及时,提高建筑物的安全性。     

朴素贝叶斯分类在数据挖掘中的应用

数据库信息分类中,朴素贝叶斯分类模型是一种简单有效的分类方法,它理论基础好,分类精度高.本文运用朴素贝叶斯分类的方法,对所给数据进行分类和预测,通过一个实例给出了该算法对于预测数据进行分类的详细过程.     

一种改进的朴素贝叶斯分类器在文本分类中的应用研究

文本分类是数据挖掘领域中重要的研究分支.通过对自适应遗传算法和朴素贝叶斯分类器的研究,提出一种基于自适应遗传算法的朴素贝叶斯分类算法.将该算法应用于中文文本分类中,可以生成最优贝叶斯分类器及最优属性集合,提高分类精度.     

朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率分析

为分析对比朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率及其适用的范围,构建了一个Web分类系统,此分类系统将已分类的Web网页作为训练集,利用分类算法构建Web分类器,通过Web测试集评价两类算法在Web文本分类中的性能体现,为Web文本分类算法选择提供一定的参考依据.     

朴素贝叶斯方法在中医证候分类识别中的应用研究

中医证候和症状描述错综复杂,如何较好地对病患所属证候进行鉴别诊断,一直是临床医疗工作者的首要目标,把数据挖掘技术的朴素贝叶斯分类方法应用到中医证候的诊断识别中,是一个较好的尝试.为了提高分类识别的效率,在分类特征的选择上,使用了遗传算法对原有的特征进行了优化.在使用朴素贝叶斯分类方法对中医证候进行分类识别并用遗传算法改进时,经历了以下过程:首先合理抽象鉴别诊断过程并建立数学模型;其次,提出了使用数据挖掘技术中的朴素贝叶斯分类方法对模型求解;第三,考虑到特征数量较大,运用了遗传算法进行特征优化;最后,使用医学上常用的ROC曲线评价方法对改进前后的分类识别的效率进行分析比较.     

分布式光纤测温系统在煤矿火灾预警中的应用

分析了分布式光纤温度传感器技术的发展现状,介绍了分布式光纤测温系统的基本原理及其实现设想,探讨了分布式光纤测温系统在煤矿井下火灾预警系统中的应用。     

结构化EM算法在小样本贝叶斯网络学习中的应用

在贝叶斯网络学习中,合理数据集的存在可以大大降低贝叶斯网络学习对知识工程的过多依赖.但当数据集中样本数量不够大时,可能没有足够多的样本甚至不存在样本来代表变量间的某些条件独立关系,从而无法学习贝叶斯网络.将数据集修正与结构化-期望最大化算法相结合,得到一种有效的小样本上贝叶斯网络学习的方法,实验结果表明,该方法能够有效地进行小样本上贝叶斯网络学习.     

光纤布拉格光栅在火灾监测中的应用

介绍光纤布拉格光栅(FBG)传感技术、温度特性、解调技术、光源的选择.在分析光纤光栅感温火灾监测系统工作原理的基础上,着重介绍了该系统的组成、工作过程、特点及应用.     

降噪自编码器在机械设备故障预警中的应用

针对目前复杂机械设备大多采用单特征值门限报警法,无法实现提前预警的现状,提出一种基于降噪自编码器（denoising autoencoder,DAE）的特征自学习方法,将高维监测数据编码成低维特征,作为设备运行状态的特征表示,通过度量待测样本编码特征与基准的距离实现故障预警。实验结果表明,本文方法能够区分正常样本特征与任意故障样本特征,并能降低变工况及环境噪声干扰的影响;工程应用案例表明,本文方法能够发现设备故障发生前的微弱征兆,实现提前预警。     

改进GM（1,1）模型在营养状况预测中的应用

为了提高灰色GM（1,1）预测模型的拟合和预测精度,通过初值和背景值的修正,给出了改进灰色GM（1,1）预测模型,并利用粒子群优化算法给出了模型相关参数的优化.根据中国学生体质与健康调研报告中4种营养性疾病检出率的数据资料,就10～12岁城乡男女的超重和肥胖数据,建立改进GM（1,1）预测模型对2010年和2015年的...     

改进鲸鱼算法及其在乘员约束系统中的应用

针对鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)"早熟收敛"的缺陷,文章提出一种改进的鲸鱼优化算法(modified whale optimization algorithm,MWOA).该算法在WOA的基础上嵌入自适应权重来协调算法的全局搜索与局部开发,同时引入反向学习策略和相关性...     

GASA-SVM改进算法及其在柴油机供油系统故障诊断中的应用

针对目前支持向量机(SVM)参数选择的盲目性,结合遗传算法GA的并行搜索和模拟退火算法SA的概率突跳特性,提出一种改进的基于遗传退火算法(GASA)混合策略优化支持向量机惩罚函数和核函数参数的GASA-SVM算法。利用柴油机供油系统油压波形的实测数据,归一化处理后作为诊断模型的特征值,建立了基于GASA-SVM的柴油机供油系统故障诊断模型。通过与BP神经网络、RBF神经网络、SVM和GA-SVM故障诊断模型比较表明:应用GASA-SVM建立的故障诊断模型在故障识别准确性上优于其它网络模型,能够有效进行柴油机供油系统的故障诊断。     

改进特征匹配算法在银行卡号识别中的应用

针对目前银行卡号识别算法的不足, 基于模式识别技术, 提出一种改进的特征匹配算法, 并将其应用于银行卡号识别. 改进的特征提取算法改变了特征向量, 并增加特征学习次数, 解决了传统方法识别银行卡号正确率较低的问题, 并保证了识别效率. 仿真实验结果表明, 改进的特征提取算法可有效提高银行卡号识别的正确率.     

改进分水岭算法在成像测井图砾石识别中的应用

砾岩在成像图上显示的不规则性,导致其自动识别难度大、准确率低,而现行人工识别方法效率较低。为此,引入分水岭算法对成像测井图像砾岩中砾石识别进行探究,并通过添加滤波器、梯度处理以及感兴趣区域标记对算法进行改进,解决了基于拓扑理论和模拟地形学的分水岭算法所存在的过度分割问题。基于matlab软件将改进的分水岭算法应用到成像测井图像中,对W断陷A井成像测井资料进行处理,结果表明,该方法可识别出成像测井图像砾岩的大多数砾石,是一种成像测井中具有较高识别效率和准确率的砾岩自动识别方法。     

一种改进的SIFT-PCA算法在图像检索中的应用

针对SIFT算法(尺度不变特征)提取出的图像特征点向量维数较多造成计算量较大、检索效率低等问题,提出一种SIFT和改进的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)相结合的SIFT-PCA算法。该算法首先采用SIFT算法提取图像特征点向量,然后利用改进的PCA算法把特征点向量变换到另一个空间,得到最具有代表性的特征参数,实现对特征点向量的降维。此算法在保证原SIFT算法鲁棒性的同时减少了计算量,增强了实时性。实验结果说明了该算法具有尺度、平移、旋转、光照不变性,在图像检索中应用切实可行且效果良好。     

BP神经网络算法的改进及其在手写体汉字识别中的应用

分析BP算法的基本原理,指出BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源.针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法等几种方法来优化BP算法.应用实例利用MATLAB软件对标准BP算法及其改进的算法进行语言编程、仿真.实验结果表明,这些方法有效地提高了BP算法的收敛性,避免陷入局部最小点.同时,将改进的BP神经网络算法应用于脱机手写体汉字识别系统的实现,实验表明系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题,提高了识别率.     

模型驱动架构（MDA）技术在电力企业信息系统中的研究与应用

本文主要介绍了MDA技术及基于MDA技术的系统功能及应用,对比了当前管理信息系统与基于MDA技术的管理信息系统的特点,并对在电力企业信息系统的建设中应用MDA技术进行了分析与研究,对其优点及趋势做出了概括与总结。