基于模拟评分的服装推荐改进算法

针对传统服装推荐算法中缺乏对消费者与服装特性的关注,以及预测结果缺乏针对性和有效性的问题,利用服装编码、时间间隔和欧氏距离等参数构建了消费者购物兴趣衰减模型,提出基于模拟评分的服装推荐改进算法。对比了模拟评分算法与基于奇异值分解的改进算法的预测值和真实值之间的平均绝对误差。结果表明:模拟评分算法预测评分的平均绝对误差为0.808,相对于基于奇异值分解的改进算法,误差降低了0.024,其中25%的个案的误差大于1,排除这部分个案后的平均绝对误差为0.632;通过对消费者进行回访分析发现,90%消费者的推荐准确率大于96%,只有10%的消费者的推荐准确率为60%~64%;导致误差较大的原因是这部分消费者的喜好发生变化,或是长期没有购买服装。     

基于贝叶斯网络的猪肉合格率的模型构建

我国是猪肉消费大国,其卫生情况对人民关系重大。近年来肉制品的微生物污染现象不容乐观,所以建立一个行之有效的猪肉追溯系统有利于更好地控制猪肉质量。本文根据现有的猪肉卫生标准,选出猪肉的四种优势致腐菌:大肠杆菌、单增李斯特菌、沙门氏菌以及金黄色葡萄球菌,以贝叶斯网络为理论依据,利用Hugin Lite软件拟合出合格率模型。结果表明,基于贝叶斯网络可通过改变菌体数据快速求得猪肉的合格率,大大缩减检验时间,为猪肉卫生合格率的质检工作提供理论依据。     

集成面向对象影像分析与KNN算法的多光谱遥感影像分类探讨

文章分别使用基于像元和基于对象的KNN分类器算法对1024*1024像元大小的宁夏中卫市地区15m空间分辨率Landsat8融合影像进行分类,比较二者分类效率和准确率,探讨其在影像分类上的不同。研究表明无论是基于对象还是基于像元的KNN分类器算总体分类精度都在90%以上。但基于对象的KNN分类器算法相比基于像元的总体分类精度提高1.9%,Kappa系数提高0.026。且使用相同的训练样本进行训练和分类,基于对象的KNN分类器算法仅耗时0.281秒,而基于像元的KNN分类器算法耗时53分7.275秒。     

基于贝叶斯网络的计算机经济信息系统可靠性模型及其应用

贝叶斯网络的主要功能在于解决复杂设备不确定性和关联性所引起的故障。随着计算机用户的不断增加,原有的经济信息系统可靠性模型,在解决问题和分析信息的时候,都表现出了不足,已经满足不了用户的需求,而贝叶斯网络的强大优势和良好的适用性,能够帮助计算机经济信息系统可靠性模型更好的应用。     

基于朴素贝叶斯算法的手持式电动工具质量隐患诊断

提供一种手持式电动工具质量隐患诊断方法,将手持式电动工具的一组特征参数作为预测样本输入预设的算法模型,将算法模型的输出作为手持式电动工具的质量隐患诊断结果。其中,算法模型包含有朴素贝叶斯网络的拓扑结构和对应的条件概率表,且朴素贝叶斯网络的拓扑结构用于表示手持式电动工具的各个特征参数与各个质量隐患诊断结果之间的对应关系,能够实现手持式电动工具的质量隐患智能自动化诊断,诊断过程高效快速且诊断结果准确率高。     

基于卡诺模型面向消费者的客户分类评价体系建设研究

随着面向消费者营销体系的进一步构建和完善,烟草公司与消费者的距离进一步拉近。如何更好地为消费者服务,提高消费者的满意度是目前卷烟营销面临的重要课题之一。本文立足卷烟消费者购买需求的角度,以卡诺模型理论为基础,从消费者需求研究、需求项目分类、零售客户评价标准、实际运用和管理等方面探索构建面向消费者的零售客户分类评价体系。      

基于贝叶斯方法的织物分类研究

提出基于贝叶斯决策理论的织物图像自动分类的新方法。先对织物图像的分类问题建立贝叶斯模型 ,再提取织物图像的形态结构参数作为特征向量 ,并计算出分类结果。该法能准确、快速、有效地对各类织物实现自动分类识别。     

基于贝叶斯网络的软件系统需求风险评估研究

现阶段,对软件的可靠性进行评估通常是以贝叶斯理论作为基础进行评估,本文中对软件系统需求风险评估的方法是通过构造贝叶斯网络模型,从而对需求风险以及需求风险源之间的关系进行描述,定量的描述每个节点所对应的需求风险所发生的概率以及风险产生的影响,进而得出综合的需求风险值,从而构建起软件系统需求风险评估模型,为风险管理员识别高风险的软件需求模块提供依据。该软件系统需求风险评估方法的设计主要分为三个流程模块,分别为:风险识别模块、风险分析模块以及风险评估模块。     

基于关联规则的电信行业客户业务分析

针对电信行业数据量大,竞争激烈的问题,采用数据挖掘技术进行客户群业务分析,采用新型GE-Apriori算法,得出关联规则,为作出决策提高竞争力提供可靠的依据。     

大数据环境下的网络数据获取和分类

网络技术发展和广泛应用导致Web数据量与日俱增,形成海量网络数据,如何从中获取有益信息,并对其进行分类管理是发掘海量网络数据隐藏价值的关键所在。本文基于PYTHON语言探讨如何从网络中抓取与研究目标相关数据,利用机器学习技术选择分类特征并对数据进行分类管理。对当下考研信息的获取和分类处理实例表明本文提出用网络爬虫、特征词选择和贝叶斯分类器相结合的方法是一种有效的海量网络信息获取和分类管理方法。     

基于贝叶斯的垃圾邮件过滤算法设计研究

伴随电子邮件的普及与应用,垃圾邮件也越来越泛滥并受到了人们的广泛关注。文章对基于贝叶斯的垃圾邮件过滤器的关键性技术展开了具体的分析,并在改进贝叶斯过滤器后展开了相关实验,结果表明基于认知学习的贝叶斯方法是一种新型的邮件过滤算法,查全率与查准率均较高。     

基于图像分析的安全带识别算法研究

为了规范交通主管部门对机动车安全驾驶的科学管理,提出了一种安全带检测方法。该方法在对图像数据进行预处理的基础上,分别进行了车辆位置估算、车牌检测、车窗定位、人脸检测以及安全带检测。选取某个城市的安全带图像数据进行测试,通过测试程序验证了本文算法的有效性。     

基于灰色马尔科夫模型的全国卷烟需求预测研究

为了科学研究我国的卷烟需求发展趋势,建立较为精确的预测模型,本文以1998年到2007年共10年的全国卷烟销量为基础数据,建立灰色系统与马尔科夫链理论相结合的预测模型对全国卷烟需求进行了预测。      

基于报警评分的气象雷达状态监测方法

文章提出一种基于报警评分的气象雷达健康状态监测模型.模型根据历史报警记录和故障记录,对报警信号与实际故障之间的关联关系进行统计分析,根据统计特征对报警信号的重要程度进行量化打分,并将报警评分结果结合专家判断,把雷达的报警信号分为四个等级:NA、LI、HI和KA.根据近一段时间各等级报警信号的发生次数对雷达的健康状态进行评价,从而进行故障预警.采用SA雷达的实际报警和故障数据对模型进行验证,结果表明,利用报警评分和状态评判规则获得的雷达状态评估结果与其实际记录相符,证明该方法具有工程应用的条件.     

客户影响力模型在数据集市的实施与研究

近年各运营商对市场份额的抢夺越来越激烈,在营销资源有限,营销成本提高的条件下,对市场营销的效果要求却没有降低。本课题旨在通过数据建模技术,在海量的移动客户行为数据中采用定量与定性结合的方法计算出客户影响力得分。在市场营销的过程中,影响力高的客户较容易接受新业务的推广,并且会利用自身的传播能力向其交往圈客户推广移动业务,通过抓住这部分种子客户使我们的市场影响达到事半功倍的效果。     

基于改进MRF的凝胶图像分割算法

为了得到更好的凝胶图像分割效果,文章提出了一种基于马尔科夫随机场(MRF)模型分割算法的改进算法,首先用非局部均值(NL-means)对图像进行滤波,然后通过模糊c均值算法(FCM)实现了图像的初始聚类分割,进一步通过二阶逻辑模型(MLL)模糊聚类作为先验知识获取其先验概率并因此得到后验概率,在此过程中引入了灰度点密度权值来实现聚类和均值方差的更新,最终实现凝胶图像的最优化分割。     

基于非下采样轮廓波变换和朴素贝叶斯分类器的织物缺陷检测

为检测织物生产过程中产生的缺陷,提出一种非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)和朴素贝叶斯分类器(naive Bayes classifier,NBC)相结合的缺陷检测算法.该方法分为2个阶段:学习阶段和检测阶段.在学习阶段,分别提取有缺陷和无缺陷织物的子块集合,首先利用NSCT进行滤波去噪;然后提取每个子块的广义高斯分布的混合(mixture of the generalized Gaussion distribution,MoGG)模型,并计算子块之间的相对熵(kullbackleibler divergence,KLD);最后利用得到的数据训练NBC.在检测阶段,将待检测图像分割成子块,利用经过训练的NBC检测子块,输出缺陷检测结果.实验结果表明,该算法对于灰度均匀织物及净色纹理织物的缺陷检测均具有良好效果,并且利用该算法可以检测出多种缺陷类型,检测精度可达到97%,能满足工业生产需求.     

基于脂肪酸指纹的放牧与舍饲牛肉真实性判别模型建立

为论证以脂肪酸指纹建立模型判别牛肉放牧和舍饲来源的可行性,从内蒙古优势肉牛养殖带8个旗县/区采集放牧和舍饲牛股二头肌、背最长肌和肋部皮下脂肪共91份,气相色谱法测定脂肪酸,进行主成分分析(principal component analysis,PCA)和描述性统计,并建立软独立建模分类(soft independen...     

基于贝叶斯网络的电力工程项目延迟风险研究

将电力工程项目发生延迟的各个风险因素通过BN模型进行了量化,结果显示,天气状况恶劣、项目时间计划过紧、技术工种能力低、缺乏先进设备仪器和供应商不能按时供货这5种风险因素会直接对项目的延迟产生影响;供应商不能按时供货、技术工种能力低、项目计划安排不当3种风险因素对项目的延迟十分敏感.项目经理应该重点控制这些敏感因素.