检索结果-内蒙古大学图书馆

体育学刊 2018年第1期25卷 117-121页

作者：杜云梅刘东广州商学院信息技术与工程学院广东广州510363

基于大数据对大学生体质进行分类预测,有助于大学体育治理体系的建设,朴素贝叶斯模型是一种操作简单且性能较好的机器学习分类算法。基于朴素贝叶斯分类算法,采用广州商学院2014、2015年学生体测数据及其评分结果作为源数据,构建大学生... 详细信息

基于大数据对大学生体质进行分类预测,有助于大学体育治理体系的建设,朴素贝叶斯模型是一种操作简单且性能较好的机器学习分类算法。基于朴素贝叶斯分类算法,采用广州商学院2014、2015年学生体测数据及其评分结果作为源数据,构建大学生体质分类器。应用此分类器可对大学生的体质状况实现一定概率意义上正确的判断,从而可以对体质存在隐患概率比较大的学生给出主动性预警,以便大学体育对学生进行群体性的体质判断、进行个性化的有效干预,从而促进学生健康发展,提高大学生整体体质水平。分类器模型用Python编码实现,最后用与训练数据不重叠的历史体质数据检测分类器的准确率,结果显示,基于朴素贝叶斯算法的体质分类器达到了78%的正确率。

关键词：学校体育大学生体质分析运动干预朴素贝叶斯分类算法大数据

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朴素贝叶斯分类算法在降雨预测中的研究与应用

朴素贝叶斯分类算法在降雨预测中的研究与应用

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作者：彭明南京信息工程大学

学位级别：硕士

随着社会的不断进步和发展,各行各业都与气象预报有着密切的关系,特别是对一些灾害性天气的准确预报尤为重要。与此同时科技的快速发展以及气象观测技术的不断进步,积累了海量的气象数据,其中蕴藏着大量气象规律,如何从气象数据中获得... 详细信息

随着社会的不断进步和发展,各行各业都与气象预报有着密切的关系,特别是对一些灾害性天气的准确预报尤为重要。与此同时科技的快速发展以及气象观测技术的不断进步,积累了海量的气象数据,其中蕴藏着大量气象规律,如何从气象数据中获得有价值的信息成为一项重要的研究内容。本文主要研究朴素贝叶斯分类算法(Naive Bayesian Classif1cation,NBC)对降雨等级分类预测的问题,指出了离散化对朴素贝叶斯分类算法的有效性和属性赋权对朴素贝叶斯分类算法的重要性,从预测因子的属性值离散化和朴素贝叶斯分类算法假设属性之间相互条件独立两个方面,来改进朴素贝叶斯分类算法。通过分析样本气象数据,选择出降雨预测因子,然后建立改进的朴素贝叶斯分类模型,完成对降雨等级的分类预测。本论文主要研究以下内容:针对气象数据集中降雨类分布的不平衡性和连续数值型属性的离散化问题,提出了改进的类-属性关联离散化算法(Class-Attribute Interdependency Discretization,CAID)。通过分析类与属性的二维量化矩阵后,充分考虑了气象数据在属性中的分布情况,同时结合了不同的离散标准,提出了改进的离散化准则CAID,然后基于该准则设计实现了CAID算法。该算法从候选断点集中选择出最佳的断点,把属性域分割成若干区间,在信息损失最少的情况下得到更加合理的离散化方案,并提高了少数降雨类的识别率,更加有利于后续模型的学习。然后在CAID算法离散后的真实气象数据上构建一种基于CAID算法的朴素贝叶斯分类模型(D-NBC),实现对降雨等级的分类预测。通过分析对比实验结果,验证了本文提出的算法可以更好的解决气象数据中连续数值型属性的离散化问题,相比较其它算法在后续的分类预测中有更好的性能提升。针对朴素贝叶斯分类算法假设属性之间相互条件独立的问题,为了提高朴素贝叶斯分类算法的分类精度,提出一种基于属性加权的改进朴素贝叶斯分类算法(INBC),该算法使用互信息与条件互信息综合确定每个属性的权值,以此来削弱属性之间相互条件独立的假设,然后在CAID算法离散后的真实气象数据下,构建基于属性加权的朴素贝叶斯降雨等级预测模型。对比分析实验结果表明,本文提出的加权朴素贝叶斯分类模型具有更好的分类性能,在一定程度上提高了朴素贝叶斯模型对降雨等级分类预测的精度。

关键词：朴素贝叶斯分类算法降雨预测离散化属性加权

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基于朴素贝叶斯分类算法的活跃网络结构挖掘

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计算机应用 2007年第6期27卷 1548-1550页

作者：徐冰郭绍忠黄永忠信息工程大学信息工程学院河南郑州450002

研究了利用朴素贝叶斯分类算法对电子邮件进行分类处理,引入了活跃网络和活跃度的概念,提出了犯罪组织通讯网络的描述算法以及组织结构的挖掘算法,实验证明了算法的有效性。

关键词：电子邮件贝叶斯算法朴素贝叶斯分类算法活跃网络活跃度

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基于属性关联的朴素贝叶斯分类算法

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计算机工程 2018年第6期44卷 18-23页

作者：宁可孙同晶赵浩强杭州电子科技大学自动化学院杭州310018 浙江省电子信息产品检验所杭州310007

针对传统朴素贝叶斯分类算法处理多维连续型数据时准确率较低的问题,提出基于属性关联的改进算法。通过高斯分割对属性类别不同的多维连续型数据集进行离散化处理,并使用拉普拉斯校准、属性关联和属性加权方法改进朴素贝叶斯分类过程。... 详细信息

针对传统朴素贝叶斯分类算法处理多维连续型数据时准确率较低的问题,提出基于属性关联的改进算法。通过高斯分割对属性类别不同的多维连续型数据集进行离散化处理,并使用拉普拉斯校准、属性关联和属性加权方法改进朴素贝叶斯分类过程。实验结果表明,与基于拉普拉斯校准或属性加权的改进算法相比,该算法能够提高分类准确率,且提升幅度在一定范围内随着属性数量的增加而增加,适用于多维连续型数据的分类。

关键词：连续型数据数据分类关联规则朴素贝叶斯分类算法属性加权

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基于粗糙集理论和朴素贝叶斯分类算法的汽轮发电机振动故障诊断

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热力发电 2010年第2期39卷 28-31,36页

作者：高俊山郎平孙真和哈尔滨理工大学自动化学院黑龙江哈尔滨150080

汽轮发电机组结构及振动的复杂性使其故障具有多层次性和随机性,以及故障信息不完整性等特点。对此,提出了一种基于粗糙集理论与朴素贝叶斯分类算法的汽轮发电机组振动故障诊断方法。通过粗糙集理论求取最小属性约简集,并在此基础上利... 详细信息

汽轮发电机组结构及振动的复杂性使其故障具有多层次性和随机性,以及故障信息不完整性等特点。对此,提出了一种基于粗糙集理论与朴素贝叶斯分类算法的汽轮发电机组振动故障诊断方法。通过粗糙集理论求取最小属性约简集,并在此基础上利用朴素贝叶斯分类算法诊断出故障概率最大的区,最后针对具体的故障设定值对该方法进行验证。实际算例结果表明,该方法能在故障信息不完整甚至丢失核心属性的情况下得到较好的诊断结果,提高了系统诊断的容错性。

关键词：汽轮发电机组振动故障诊断粗糙集理论朴素贝叶斯分类算法属性约简故障概率

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基于朴素贝叶斯分类算法的股指预测研究

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陕西理工学院学报（自然科学版） 2014年第3期30卷 68-73页

作者：任民宏肖海蓉陕西理工学院数学与计算机科学学院陕西汉中723000

预测大盘指数的涨跌幅度在股票投资中具有重要的意义。大盘指数的涨跌既与国家的宏观经济政策有关,也与大盘指数自身运行状态有关。结合朴素贝叶斯分类算法和股票大盘指数涨跌的影响因素建立了大盘指数分类预测模型,以上证指数为例进行... 详细信息

预测大盘指数的涨跌幅度在股票投资中具有重要的意义。大盘指数的涨跌既与国家的宏观经济政策有关,也与大盘指数自身运行状态有关。结合朴素贝叶斯分类算法和股票大盘指数涨跌的影响因素建立了大盘指数分类预测模型,以上证指数为例进行了实验,结果表明分类预测模型有效,准确性较高。

关键词：朴素贝叶斯分类算法大盘指数预测模型

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基于朴素贝叶斯分类算法的数据库入侵检测系统

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网络空间安全 2017年第8期8卷 32-34页

作者：刘达国网湖南省电力公司技术技能培训中心湖南长沙410131

在网络信息安全体系中,数据库的安全保护最为关键,入侵检测系统(IDS)是目前较为理想的数据库安全工具。论文提出了一种数据库入侵检测方法,包含一种可反映同一个数据库事务中SQL语句的关联性的数据库日志数据结构,以及采用朴素贝叶斯分... 详细信息

在网络信息安全体系中,数据库的安全保护最为关键,入侵检测系统(IDS)是目前较为理想的数据库安全工具。论文提出了一种数据库入侵检测方法,包含一种可反映同一个数据库事务中SQL语句的关联性的数据库日志数据结构,以及采用朴素贝叶斯分类算法(NBC)的机器学习算法与入侵检测算法。实验证明,论文提出的检测系统具备较高的准确率。

关键词：入侵检测朴素贝叶斯分类算法数据库

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基于朴素贝叶斯分类算法的学员流失预警应用研究

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福建电脑 2017年第8期33卷 105-106页

作者：陈纪铭湖南工学院计算机与信息科学学院湖南衡阳421002

学员流失控制是软件技术培训学校工作中的一个突出问题。本文以某软件技术培训学校为例,研究基于朴素贝叶斯分类算法构建学员流失预警系统,实现数据导入、概率统计、数据挖掘及学员流失预警,为学校提供决策参考;并在文末提出了展望。

关键词：数据挖掘朴素贝叶斯分类算法流失预警

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一种HTML文档的朴素贝叶斯分类算法

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山东大学学报（工学版） 2003年第3期33卷 333-336页

作者：石冰曹慧卢军山东大学计算机科学与技术学院山东济南250061 山东中医药大学公共教学部山东济南250014 山东轻工业学院数理系山东济南250100

针对WWW的HTML(HyperTextMarkupLanguage)结构采用TFE表示,给出一种新的TFE实现方法,进而提出了一种改进的朴素贝叶斯分类算法,然后对该算法的准确性和有效性进行讨论.

关键词：信息检索文本分类朴素贝叶斯分类算法特征子集选择

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基于正则化朴素贝叶斯的用户分类算法的研究

基于正则化朴素贝叶斯的用户分类算法的研究

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作者：张予瑶广西大学

学位级别：硕士

推荐系统在电子商务和信息推送等场合有十分重要的应用,它把训练数据中的用户进行预分类,然后根据用户预分类结果,判断一个具体用户的个人偏好并推送个性化服务信息,提高了用户的体验满意度。朴素贝叶斯分类器具有优良的分类性能,已被... 详细信息

推荐系统在电子商务和信息推送等场合有十分重要的应用,它把训练数据中的用户进行预分类,然后根据用户预分类结果,判断一个具体用户的个人偏好并推送个性化服务信息,提高了用户的体验满意度。朴素贝叶斯分类器具有优良的分类性能,已被应用在推荐系统的用户分类中,但由于推荐系统的训练数据集存在高维度、不完备等问题,导致用户分类的精度、计算时间、抗噪音干扰等性能不佳。针对这些问题,本文研究使用Shrinkage正则化技术改进朴素贝叶斯分类算法,提出正则化朴素贝叶斯用户分类算法,主要研究内容如下:高斯朴素贝叶斯相当于一个对角协方差的朴素贝叶斯分类器,一定程度上减弱样本属性条件独立假设对分类结果的负面影响,但数据样本联合概率估计误差大的问题仍存在。在训练数据时,在高斯密度函数中引入罚因子和Shrinkage正则化方法,自动调整属性条件的权重,将非关键属性的权重降低,使协方差估计值接近原矩阵向量,避免过拟合,减小样本联合概率估计的误差,从而改善算法的分类效果,提高了分类精度。应用Adaptive Boosting(Ada Boost)自适应提升算法改进正则化朴素贝叶斯用户分类器的精度。首先设定初始弱分类器权重,然后通过迭代方法,获取弱分类器的最优组合权重系统,把弱分类器组合成强分类器,提升了分类器的精度。最后将所提的算法应用于用户分类问题,在Movie-leans和UCI数据集上验证算法的可行性,并与传统朴素贝叶斯、核函数贝叶斯、支持向量机、决策树等分类算法进行比较,实验结果表明:所提算法的分类精度优于相比较的其他算法,计算时间比传统朴素贝叶斯算法有数倍的提高,本文引入Shrinkage正则化方法和Ada Boost提升技术对减少高斯贝叶斯联合概率密度误差和优化计算时间是可行的。

关键词：用户分类朴素贝叶斯分类算法 Shrinkage正则化技术惩罚因子 AdaBoost算法

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