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针对贝叶斯网络分类器在处理多属性分类问题时,存在分类精度下降、算法运行时间过长等问题,提出一种判别类条件贝叶斯网络模型。该模型在类条件贝叶斯模型的基础上,将条件对数似然函数以对数形式重新参数化,并使用量子粒子群优化算法最大化目标函数。新模型采用判别参数学习方法,直接计算条件概率,对于分类问题更加高效。本研究将判别类条件贝叶斯网络模型与TAN分类器相结合,使用量子粒子群算法进行优化,用于对液体火箭发动机的故障诊断与分类中。针对某型号火箭的仿真数据进行故障诊断与分类,与传统的贝叶斯分类器相比,改进的分类器在处理分类问题时,准确率和学习效率更高。 相似文献
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基于数据仓库的销售分析系统的设计和实现 总被引：5，自引：0，他引：5
数据仓库是信息处理领域近几年出现的面向分析和决策的新技术 .介绍了数据仓库中数据模型的特点和设计方法 ,并通过一个销售分析系统的实例 ,详细阐述了数据仓库的数据建模、数据抽取和更新、多维数据模型的实现、数据呈现 4个过程 ,给出了一种基于数据仓库技术的决策分析系统的设计和实现方法 相似文献
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