自适应学习系统中朴素贝叶斯分类的应用研究

本文研究了自适应学习系统中学习者学习情况诊断的相关文献,设计了一个自适应学习系统模型;给出了学习者情况诊断的一般过程,设计了基于知识点权重的朴素贝叶斯分类预测算法,给出了实现的模型。     

Naive Bayesian Classifier在遥感影像分类中的应用研究

将Naive Bayesian Classifier（简单贝叶斯网络分类器）用于遥感影像的分类,并对其主要问题如特征选择和后验概率推理等展开研究。使用K2结构学习算法选出具有类别可分性的波段,进一步利用互信息测试对遥感波段之间的相关性做分析,去除冗余信息。特征（波段）的条件独立性假设简化了联合概率的计算,以较小的计算代价获得后验概率。在此基础上,将Naive Bayesian Classifier用于多光谱和高光谱影像的分类,获得很好的性能和相当高的稳健性。     

朴素贝叶斯小样本金融客户分类方法与分类偏好研究

对金融客户进行准确分类是向其提供个性化服务的前提.针对某金融产品的销售需求,通过在线推销测试收集客户样本数据,并根据用户反馈标注样本.通过构造概率分布函数、离散化连续型数据两种方式构建贝叶斯分类器.利用交叉检验训练和测试分类算法,发现朴素贝叶斯分类算法性能优于高斯贝叶斯算法和逻辑回归算法.离散化连续型数据过程中结合分类...     

基于快速属性选择的贝叶斯分类在入侵检测中的应用

高速网络环境中数据量日益增大,安全问题日益突出,对入侵检测技术提出了更高的要求.朴素贝叶斯作为数据挖掘的重要方法之一,在入侵检测中有着重要的地位.由于其属性独立假设,使得如何在海量高维数据处理背景下快速、准确、有效地选出代表原数据的属性显得尤为重要.本文提出了一种快速属性选择方法并结合朴素贝叶斯分类模型应用于入侵检测中.实验表明,结合了该属性选择方法的朴素贝叶斯分类器有很好的分类精度及较低的时空消耗.     

基于朴素贝叶斯分类器的个人信用评估模型

个人信用评估是金融与银行界研究的重要内容。论文研究了三种朴素贝叶斯分类器信用评估模型的精度。在两个真实数据集上用10层交叉验证对朴素贝叶斯信用评估模型进行了测试,并与五种DavidWest的神经网络个人信用评估模型进行了对比。结果表明朴素贝叶斯分类器具有较低的分类误差,在信用评估中有优势。     

基于贝叶斯分类器的垃圾邮件过滤的研究与改进

介绍了一个改进的基于贝叶斯分类技术的垃圾邮件过滤器的系统结构,完成了系统的整体设计和实现。提出了一种改进的邮件信息增益方法,选取多个样本进行实验比较分析,提高了贝叶斯分类器的性能。     

多维贝叶斯网络分类器加速学习算法

作为概率图模型,无限制多维贝叶斯网络分类器(GMBNC)是贝叶斯网络(BN)应用在多维分类应用时的精简模型,只包含对预测有效的局部结构.为了获得GMBNC,传统方法是先学习全局BN;为了避免全局搜索,提出了仅执行局部搜索的结构学习算法DOS-GMBNC.该算法继承了之前提出的IPC-GMBNC算法的主体框架,基于进一步挖掘的结构拓扑信息来动态调整搜索次序,以避免执行无效用的计算.实验研究验证了DOS-GMBNC算法的效果和效率:(1)该算法输出的网络质量与IPC-GMBNC一致,优于经典的PC算法;(2)在一个包含100个节点的问题中,该算法相对于PC和IPC-GMBNC算法分别节省了近89％和45％的计算量.     

基于多重判别分析的朴素贝叶斯分类器

通过分析朴素贝叶斯分类器的分类原理,并结合多重判别分析的优点,提出了一种基于多重判别分析的朴素贝叶斯分类器DANB(Discriminant Analysis Naive Bayesian classifier).将该分类方法与朴素贝叶斯分类器(Naive Bayesian classifier, NB)和TAN分类器(Tree Augmented Naive Bayesian classifier)进行实验比较,实验结果表明在大多数数据集上,DANB分类器具有较高的分类正确率.     

基于改进属性加权的朴素贝叶斯分类模型

构造了一种新的属性间相关性度量方法,提出了改进属性加权的朴素贝叶斯分类模型。经实验证明,提出的朴素贝叶斯分类模型明显优于张舜仲等人提出的分类模型。