一种多分类器联合的网络流量分类方法

由于以往的网络流量分类方法是单一的机器学习分类方法,这种方法的总体准确率(Overall Accuracy)提高困难,而且这个问题长期存在着,鉴于此,提出了一种新的网络流量分类的方法,以机器学习分类方法为基础,联合不同分类方法,运用集成学习的思想,使用加权组合权重的方式来实现网络流量的分类;实验表明,新方法提高了总体准确率,比单一的机器学习分类方法更好。     

基于属性相关性分析的扩展朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类作为一种统计分类的方法,简单高效,但它是建立在属性独立性假设的基础上,有一定的局限性,影响了它的分类效果.x2统计是一种度量属性相关性的方法,通过属性相关的分析,可以对属性进行约简,去除冗余和无关属性,达到简化朴素贝叶斯分类器的目的.朴素贝叶斯分类器的扩展方法是在非类父子结点之间添加扩展弧,表示相关属性间的依赖关系,从而扩展朴素贝叶斯分类器的结构.在数据集上的实验结果显示,KEANBC分类器优于NBC分类器,提高了分类正确率.     

基于互信息的多关系朴素贝叶斯分类器

为进一步提高多关系朴素贝叶斯方法的分类准确率,分析了已有的剪枝方法,并扩展互信息标准到多关系情况下.基于元组号传播方法和面向元组的统计计数方法,给出了基于扩展互信息标准进行属性选择的方法和步骤,并建立了一种基于扩展互信息的多关系朴素贝叶斯分类器.标准数据集上的实验显示,基于扩展互信息标准进行属性选择,可以在不增加算法时间复杂度的前提下,找到与分类属性最相关的属性,并在仅有极少属性参与分类时,得到较高的分类准确率.Mutagenesis数据集上的实验则显示,这种属性选择可以使多关系问题退化为单关系问题,大大降低了分类代价.     

这里的雪夜静悄悄——《雪夜林边驻足》赏析

弗罗斯特的诗歌清新自然,植根于传统并不断创新,《雪夜林边驻足》从内涵到形式,都是值得回味的佳作。本文从主题和形式方面对这首诗做了赏析。     

论联邦主义在我国的曲折历史遭际与现状

联邦主义及其他形式的地方自治是一种中央与地方政府分权的制度,也就是实行自治和民主。当今我国各项改革逐步展开,越来越多的人开始正视和学习西方先进的政治制度。同时,我们也发现,在中国历史上存在着类似于西方联邦主义的政治制度。本文意在于分析探讨我国古代、近代、当代的联邦主义实践,发掘出一些中国特色的制度创见,以期待对现行的各项改革有所启发,更好地推进社会主义和谐社会建设。     

结合相似度的朴素贝叶斯半监督自训练方法

【目的】自训练方法易选出低置信度的无标记样本去训练分类器,在训练中也易误标记无标记样本导致错误累积,针对这些问题提出结合相似度选择高置信度样本的朴素贝叶斯自训练方法。【方法】选择朴素贝叶斯作为基分类器,在迭代中通过相似度计算方法计算样本相似度,选择同时满足相似度阈值和类别号判别一致的无标记样本加入训练集。【结果】在UCI数据集的对比实验中发现,提出的新方法的分类正确率高于其他对比算法。【结论】新方法能够利用少量有标记样本和不断添加的置信度高的无标记样本去训练分类器,提高分类精度,解决了自训练方法因有标记样本集初始分布不均导致准确率较低的问题。
     

基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类系统的设计

结合垃圾邮件分类系统的具体要求,在传统规则分类方法的基础上引入机器学习的知识,给出了系统体系结构和特征提取算法,试验了一种对新邮件计算所属类别后验概率的方法,并详细讨论了一个基于朴素贝叶斯方法的个性化垃圾邮件分类系统的设计。提出的分TFIDF特征子集提取算法和朴素贝叶斯方法对邮件进行分类具有较好的分类精度,应用朴素贝叶斯方法在新邮件到达的同时对其进行分类,具有较好的分类速度。     

BPSO优化朴素贝叶斯分类器的降水分级预报试验

为进一步研究朴素贝叶斯分类器在单站降水预报方面的应用效果,利用2008年至2011年6~9月份的T511数值预报产品和单站观测资料,采用2种不同适应度函数的二进制粒子群算法(简称BPSO)优化朴素贝叶斯分类器算法(BPSO-NB),对石家庄、太原、林西3站13~24h时段的晴雨和降水等级进行了预报试验。试报结果表明:BPSO-NB、BPSO-NB2模型3站平均晴雨预报准确率明显高于T511,均在85%以上,且BPSO-NB2(87.1%)最优;2种模型小雨、中雨TS评分也高于T511,BPSO-NB1(0.403、0.167)最优。BPSO-NB模型能有效降低T511空报次数。     

唐诗题材自动分类研究

将文本分类技术引入唐诗研究。首先将唐诗按照题材分为爱情婚姻、边塞战争、交游送别、羁旅思乡、山水田园、咏史怀古和其他7类, 并据此提出唐诗题材自动分类模型。所选500首诗歌样本以《唐诗三百首》为基础, 并有所补充。采用向量空间模型(VSM)将唐诗文本转换为向量, 通过卡方检验进行词语特征选择, 最后基于朴素贝叶斯和支持向量机算法构造文本分类器, 取得较好的题材分类效果。此外, 还验证了作者关于题目、体制、作者等变量对题材分类产生影响的假设, 为相关诗歌本体研究提供了科学依据。     

一种有效率的关系朴素贝叶斯分类算法

关系朴素贝叶斯分类算法对于目标关系表和背景关系表中不同的记录关联方式采用不同的策略,灵活运用连接和元组ID传播技术,高效地实现了将背景关系表中的信息加入到目标关系表中一起考虑来进行分类,提高了分类正确率。该算法采用关系数据库的数据表示方式,解决了传统的朴素贝叶斯算法不能支持关系数据库的问题。