Naive Bayes算法在垃圾邮件过滤系统中的应用与改进

垃圾邮件是Internet上普遍面临的问题,Naive Bayes算法由于其简单高效性在文本分类中应用较广。文章重点阐述了Naive Bayes算法在基于内容的垃圾邮件过滤中的应用及改进,并进行了实验,获得了良好的分类效果,实验论证了它在垃圾邮件过滤中的可行性和有效性。     

关于均匀分布与泊松分布的共轭先验问题研究

文章从贝叶斯统计学中先验分布、条件分布、贝叶斯公式的密度函数及共轭先验分布等定义出发,探讨了均匀分布与泊松分布的共轭先验问题,并得到了两个重要结论.     

有限区间[α，b]上混合泊松过程的统计推断问题

定义出一类新的计数模型——有限时间区间[α，b]上的混合泊松过程N（t）并给出其增量的性质，然后在一定的前提条件下给出了其强度∧的Baye检验，最后在前面检验的基础上给出了∧的Byes估计。     

线性指数分布参数的经验贝叶斯估计

对线性指数分布在平方损失下获得了参数的贝叶斯估计,并构造了相应的经验贝叶斯估计,证明了所提出的经验贝叶斯估计是渐近最优的且有收敛速度O（n^-q）,其中q=（s-1）（λs-1）／[s（2s＋1）],1／2〈λ〈1—1／（2s）,s≥2是一给定的整数．     

贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用

贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计方法进行的一种预测，贝叶斯统计不同于一般统计方法，其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用了样品的先验信息。根据贝叶斯预测模型的特点，介绍了几个贝叶斯预测模型的预测过程和计算步骤，并对南宁地区自1970年以来19年间的气温变化进行了预测。根据计算结果，分析了不同贝叶斯预测模型的预测特点，并给出了几点结论。     

导弹射击精度鉴定中Bayes方法的运用

以导弹射击精度鉴定问题为对象，研究了运用Bayes理论从仿真试验数据中提取有用信息，从而实现在少量现场试验样本情况下有效完成试验鉴定任务的方法。在简要介绍Bayes理论基本思想的基础上，着重介绍了运用自动（Bootstrap）法从仿真试验结果中获取验前信息的基本思想和一般方法。以及在获得前信息后结合现场试验样本进行导弹射击精度鉴定的方法；最后本文还指出了将Bayes方法应用于具体工程实践时必须考虑的一些问题。     

利用数据挖掘技术检测多形态蠕虫

理想的多形态蠕虫可以避开任何基于特征的入侵检测系统,为此提出了基于字符特征匹配和数据挖掘的多形态蠕虫检测方法.基于蠕虫攻击模型,提出了通过数据挖掘,如Bayes和ANN,识别JUMP地址检测多形态蠕虫的方法.通过对多种实际蠕虫及其多形态变种进行测试,结果表明该方法检测率和性能比传统的IDS有大幅的提升.     

可变先验贝叶斯学习稀疏SAR成像

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)在稀疏成像中,传统贝叶斯机器学习算法存在先验固化、成像结果容易过拟合等问题.提出一种可变成像先验贝叶斯(varying imaging prior Bayes,VIP-Bayes)学习稀疏SAR成像算法.首先,引入可动态灵活表征目标散射特征的广...     

对称损失下一类刻度分布族参数的估计

q对称熵损失函数L(θ,δ)=θ_q/δ_q+δ_q/θ_q-2(0-νe_-T(x)/θ参数θ的估计, 得到 了θ的最小风险同变(MRE)估计及Bayes估计的一般与精确形式, 并讨论了θ的形如cT(X)+d的一类线性估计的可容许性和不可容许性以及θ的MRE估计的最小最大性.     

先验信息有偏时Bayes估计的PPC优良性条件

Bayes估计在对测量数据进行处理时,充分利用了参数的先验信息和适时的观测信息.在先验信息正确的前提下,Bayes估计相对于LS估计具有Posterior Pitman Closenes即PPC优良性.然而,在许多情况下,先验信息具有主观性,不可避免地存在偏差.利用有偏的先验信息得到的Bayes估计可能不具有这种优良性,为此,给出了这种情况下Bayes估计具有PPC优良性的一个充要条件.鉴于一般情况下先验的精确分布是未知的,用实例给出了一种选取先验方差的方法,用这种方法得到的Bayes估计具有PPC优良性.