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文中研究贝叶斯分类器家族中的一种扩展朴素贝叶斯分类器。此种扩展朴素贝叶斯分类器满足两个条件：一是类结点是所有属性的父结点；二是每个属性最多有一个属性父结点。其中有代表性的两种算法是贪婪爬山算法（Hill Climbing Search，即HCS算法）和超父结点算法（Superparent，即SP算法）。对两种算法进行了分析和比较，并在此基础上提出了一种改进算法。通过实验验证所改进的分类器是正确的、有效的。 相似文献
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分类是数据挖掘和模式识别中的一个基本和重要的课题。文中讨论了基于贝叶斯学习的TAN分类器的基本概念和分类算法，同时将分类器算法和具体分类算法结合为一个完整的有效算法。用某高校人才识别系统这一实例来说明TAN分类器的推理过程，并介绍了TAN分类器在数据挖掘领域的应用。实验结果表明TAN分类器具有较好的分类性能和较高的分类精度。 相似文献
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讨论了不确定性关联大系统的鲁棒故障检测问题,使残差信号和加权故障信号之间的误差最小,并对动态关联项、控制输入和系统的不确定性具有鲁棒性进行了探讨,应用线性矩阵不等式得到此类不确定性系统的鲁棒故障检测滤波器的存在条件.最后,给出了滤波器参数矩阵的数值解法.仿真例子说明了方法的有效性. 相似文献
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