混合式朴素贝叶斯分类模型

为了降低朴素贝叶斯分类模型的独立性假设约束,提出一种混合式朴素贝叶斯分类模型(MBN:Mixed Naive Bayes)。通过分析贝叶斯定理,把条件属性集合划分成若干个独立的属性子集,用树增广朴素贝叶斯分类对属性子集分别进行分类学习,通过公式进行整合。将该模型算法与朴素贝叶斯及树增广朴素贝叶斯进行实验比较,实验结果表明MBN分类器在多数数据集上具有较高的分类正确率。     

一种基于粗糙集合理论的树扩张型贝叶斯网络分类器

在许多实际问题中朴素贝叶斯分类器的属性独立性假设是不成立的,为了进一步提高分类精度,许多研究者提出了一些试图放宽属性独立性假定的方法,其中树扩张型朴素贝叶斯分类器是近来广泛研究的一种有效的方法．基于基本粗糙集合理论中属性不精确或部分依赖关系的定义,提出了一种新的选择性受限树型贝叶斯网络分类器．通过实验表明该分类器在大多数实际问题上比当前两种最新的TAN分类器具有更低的误分类率,并且保持了计算上的高效性．     

一种基于强属性限定的加权贝叶斯分类器

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使其无法将属性间的依赖关系表达出来,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.基于强属性限定的贝叶斯分类器SANBC,通过在强弱属性之间添加增强弧以弱化朴素贝叶斯的独立性假设,扩展了朴素贝叶斯分类器的结构;结合加权朴素贝叶斯和基于强属性限定的贝叶斯分类器SANBC的优点,提出一种基于强属性限定的加权贝叶斯分类器WSANBC;实验结果表明,WSANBC分类器具有较高的分类正确率.     

一种局部属性加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯模型具有的简单性和有效性,使其在诸多问题领域表现出优良的性能,但其属性条件独立性假设在实际应用中难以成立.而属性加权是降低属性条件独立性假设对分类器性能影响的主要途径.传统建立在整个数据集上的单一全局模型忽略了每个测试实例所具有的特点,同时从整个训练集上学习到的属性权重并不能准确反映每个属性对待分类实例的影响.为此提出一种基于数据驱动的懒惰式局部属性加权方法,它在每个测试实例的近邻集合上学习属性权重,并通过最优化方法建立相应的局部属性加权朴素贝叶斯模型.实验结果表明:和当前常见的准朴素贝叶斯模型相比,本文模型具有较高的分类准确率.     

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.     

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.     

基于EM-PLS的加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但是它的条件独立性假设和数据完备性要求,影响了其分类性能;在此提出了一种基于EM算法和偏最小二乘的加权朴素贝叶斯分类算法,实验结果验证了该算法的有效性.     

基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法的特征项间强独立性的假设在现实中是很难满足的.为了在一定程度上放松这一假设,提出了基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法,该算法采用一种新的权重计算方法,这种权重计算方法是在传统词频反文档频率(TF-IDF)权重计算基础上,考虑到特征项在类内和类间的分布情况,另外还结合特征项间的相关度,调整权重计算值,加大最能代表所属类的特征项的权重,将它称之为TF-IDF-FC权重计算.与基于传统TF-IDF权重的加权朴素贝叶斯分类算法和其他常用加权朴素贝叶斯分类算法比较,如基于属性加权的朴素贝叶斯分类算法,这种算法的分类效果均有一定的提高.     

朴素贝叶斯分类器的误差估计

模式分类旨在依据识别对象特征的观察值将其归并至某个类别,贝叶斯分类决策可实现模式分类．给出一类遵从特征观察量独立性假设的贝叶斯分类器即朴素贝叶斯分类器设计．并给出朴素贝叶斯分类器的分类误差估计方法．理论分析与实验结果表明,朴素贝叶斯分类器设计方案可行,且其分类误差估计方法有效,可用于模式分类事务处理．     

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。     

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.     

一种基于遗传算法的加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯算法因其分类精度高、模型简单等优点而被得到普遍应用,但因为它需要具备很强的属性之间的条件独立性假设,使得其在实际分类学习中很难实现.针对这个缺点,提出了一种基于遗传算法的加权朴素贝叶斯分类算法(G_WNB).该算法将遗传算法(GA)与加权朴素贝叶斯分类算法(WNB)相结合,首先使用基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类算法,综合信息论与代数论给出的属性权值求解方法,计算出每个属性的权值,以初始权值作为初始种群,加权朴素贝叶斯的分类正确率为适应度函数,采用遗传算法优选,以使适应度函数最高的权值为数据集的最终权值,最后使用G_WNB进行分类.实验表明,该算法提高了分类准确率,同时提高了朴素贝叶斯分类器的性能.     

基于属性约简的PLS加权朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,它的属性独立性假设,影响了它的分类性能.针对这种问题,在分析属性相关性的基础上,通过属性约简选择一组近似独立的属性约简子集,提出一种基于属性约简的偏最小二乘回归加权朴素贝叶斯分类算法.对不同的条件属性给予不同的权值,从而在保持简单性的基础上有效地提高了朴素贝叶斯分类算法的分类性能.实验结果表明,该方法可行且有效.     

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。     

基于ME-ANet模型的糖尿病视网膜病变分级

糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy，DR)是一种致盲率很高的眼科疾病。不同病变等级的视网膜图像之间差异小且病灶点分布无规律。针对现有深度模型对DR中的相似病灶点识别率低，严重影响模型分类精度的问题，本研究以深度学习为基础，构建新的模型架构进行训练，提出一种集成MobileNetV2和EfficientNetB0深度模型的注意力网络：ME-ANet。模型集成分为头部和主干两部分，将深度模型的浅层部分融合构成网络的头部，训练时采用迁移学习的策略对网络模型参数进行初始化，减少训练中的过拟合问题。主干部分利用上述两种模型的核心结构，设计3个阶段集成模块进行特征提取。同时设计全局注意力机制(Global Attention Mechanism，GAM)并分别嵌入到3个阶段的集成模块中。模型的改进加速了网络的收敛速度，该网络模型实现了对图像浅层信息的特征融合提取，减少了微病灶特征信息在训练过程中的卷积丢失问题，模型的分类精度进一步得到改善。通过模型集成构建特征提取主干网络，提高了模型对低级特征信息的学习，注意力机制抑制非病变特征信息，强化典型病灶特征学习，从而实现细粒度分类，进一步提升了模型的分类性能。     

基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法的条件独立性假设在很少情况下能够满足,为了克服该问题,提出了一种基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类模型.通过计算条件属性和决策属性之间的相关系数,对不同的条件属性赋予不同的权重,从而在保持简单性的基础上有效地提高了朴素贝叶斯算法的分类性能.首先给出了基于相关系数的属性权值求解方法,然后描述了相应的算法,并对算法原理进行了分析与证明.通过在中医小儿肺炎病例数据集和UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性.     

改进的TAN构造算法及其文本分类

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 NaIeve Bayes)在许多情况下优于朴素贝叶斯分类器。然而，由于学习TAN所需的空间是数据属性个数的二次项级，限制了TAN对高维数据(如：文本数据)的分类，本文介绍了TAN模型及其一般的构造算法，提出一种新的TAN构造算法ITAN，该算法的空间复杂度是数据属性个数的线性级，最后将该算法用于文本分类，实验比较了朴素贝叶斯分类器和TAN分类器，实验结果表明：该方法具有较好的分类性能。     

一种基于属性加权的朴素贝叶斯改进算法

朴素贝叶斯分类算法以其简单、高效等优点一直是分类算法的研究热点之一。但是它的条件独立性假设不能很好的表现多数现实应用中变量之间存在的依赖关系,从而影响它的分类效果。针对这一问题,提出了一种改进算法,该算法通过基于协方差和卡方拟合统计量的思想来确定权重系数。实验结果表明,与朴素贝叶斯算法相比,对于分类正确率有一定的提高。     

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。     

基于Copula贝叶斯分类器与改进YOLOv5网络的手势识别研究

手势识别是通过识别人类手势并结合相关算法实现对手势语义分类的一项议题,在智能建筑、机器控制、新型人机交互、辅助驾驶等领域应用十分广泛,因此,手势识别具有重要研究意义。该文提出在YOLOv5目标检测网络引入注意力机制,以解决YOLOv5目标检测网络特征差异不敏感问题;此外,利用Copula模型改进朴素贝叶斯分类器,以解决图片分类精度缺失问题。实验结果表明：该文提出的Attention-YOLOv5检测网络比原网络在准确率和召回率上都有显著提升,基于Copula理论改进的贝叶斯分类器在准确率上显著高于朴素贝叶斯分类器。