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本文在介绍和分析贝叶斯理论的基础上,提出了贝叶斯算法和朴素贝叶斯分类器.并阐述了贝叶斯算法及朴素贝叶斯分类器在反垃圾邮件中的应用. 相似文献
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基于贝叶斯网的分类器因其对不确定性问题有较强的处理能力,因此在CRM客户建模中有其独特的优势。在对朴素贝叶斯分类器通用贝叶斯分类器优缺点分析的基础上,引入增强型BN分类器和贝叶斯多网分类器,详细介绍了后者的算法,并将其应用到实际电信CRM客户建模中,取得较好的效果。 相似文献
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朴素贝叶斯理论是一种典型机器学习技术,能够应用于文本分类中。运用朴素贝叶斯理论阐述了贝叶斯分类器的样本训练和分类计算的过程,构造了一个文本分类器。试验表明,朴素贝叶斯理论在文本分类中有较好的分类效果。 相似文献
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本文以潮州市建成区和近期规划区为研究区,采用训练样本获取先验概率建立朴素贝叶斯分类器,以栅格点为单位,将各栅格点的土地定级因素作用分值作为输入变量,利用朴素贝叶斯分类器进行土地定级。在作用分值确定方法上,采用障碍距离代替传统直线距离,以达到客观反映点、线等要素对城镇土地使用价值作用的程度。最后,对顾及障碍物的朴素贝叶斯定级结果分别与空间聚类结果及未顾及障碍物的定级结果进行比较,结果表明本文所提出的方法在土地定级研究中具有一定的优势,能更加真实地反映城镇土地使用价值的空间分布特征。 相似文献
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智能电网漏电区域优化检测方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对传统电网中,如果电网的区域过大,会造成用电负荷异常不够明显,漏电检测定位的准确性不高等问题,提出了一种基于改进贝叶斯分类器的电网中漏电区域定位方法.通过优化聚类漏电区域的数据集合,进一步迭代计算优化,使得结果结合中的数据达到最优,快速准确的计算出漏电位置.实验结果表明,改进后的方法定位提高了漏电区域定位的准确性. 相似文献
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基于特征的意见挖掘中,特征权重计算是一个难点。在对各种权重计算方法深入研究的基础上,提出一种新的权重计算方法以解决该问题。该方法集成了层次分析法和G1法的基本思想,可以有效提高权重计算的准确性。一方面,该方法使用G1法对层次分析法中单层次指标权重计算进行改进,以克服层次分析法中判断矩阵的不一致性带来的问题;另一方面,在单层次指标的层次总权重计算中,提出一个总权重计算通用公式,扩展了层次分析法中层次总权重计算公式,使其更适合一般的应用。 相似文献
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提出了一种基于流形学习的视频中文文本检测算法.算法重点针对文本图像和非文本图像的特征提取、流形降维、分类器训练等关键部分进行了改进,对人为收集的文本图像样本与非文本图像样本进行特征提取,并使用等距离映射的流形学习算法来完成特征降维,最后使用支持向量机来完成分类器训练,获取文本与非文本检测分类器,完成视频中文文本检测.实验结果表明,算法具有明显优越性,在检测可靠性和准确度上有较大提高,具有一定的实用意义. 相似文献
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对海量数据的处理能力是数据挖掘最关注的问题。决策树作为一种分类器,是数据挖掘中用到的一种基本方法之一。基于C4．5的决策树改进算法,是在一些典型的决策树分类算法的基础上提出的,基本思想是在建树过程中,用属性依赖度替代信息增益率来确定划分条件属性的顺序。该算法借鉴MedGen算法的阈值设定方法,在简化决策树剪枝和优化过程的同时,可优化C4．5算法中使用信息熵率的时间复杂度,避免了使用信息熵带来的不当划分。简述了该改进算法的执行过程,证明了算法的正确性。 相似文献
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在大数据时代背景之下,数据的分类和集成已经成为一种趋势,工业传感网也不例外。然而工业传感网数据有着数据量庞大,数据内容丰富的特点,对其进行人工分类费时费力。因此如何对工业传感网数据进行智能分类是工业领域中非常重要的一个模块。本文针对工业传感网数据的特性,在原有朴素贝叶斯算法(NB)的基础上,引入特有属性和公有属性的概念,并对两类属性赋予不同的权重,提出了一种基于特有公有属性的朴素贝叶斯(S-P-PNB)改进算法,并且用能够代表工业传感网数据的不同家电测试数据来进行实验。通过多次实验表明,该算法的改进能够有效提高不同家电测试数据的分类正确率,为其后续的数据集成做了铺垫,也为工业传感网数据分类提供了一种新的可行性算法。 相似文献
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在朴素贝叶斯算法的基础上,采用多变量贝努里事件模型对该算法进行改进,并基于改进的算法建立了一个垃圾邮件过滤系统.分别在Spam Assassin、CCERT 2005-Jul语料集上用cost-sensitive评价法对该系统进行评价,考虑到特征数量选取对结果的影响,先实验选取最佳性能时的特征数量.可以看到,该过滤系统可以达到很好的过滤效果. 相似文献