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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 193 毫秒
1.
树增强朴素贝叶斯(TAN)分类器在模型的复杂性和分类精度之间实现较好折衷,成为当前分类器学习的一个研究热点.为了提高TAN分类器的分类准确率,本文提出一种基于KL距离的TAN分类器判别性学习方法.首先用EAR方法学习TAN分类器的结构,然后用基于KL距离的目标函数优化TAN的参数.在标准数据集上的实验结果表明,用该方法学习的TAN分类器具有较高的分类精度.  相似文献   

2.
基于神经网络的城市快速路交通拥堵判别算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对城市快速路的常发性拥堵和偶发性交通拥堵,提出了一种基于神经网络的自动判别算法.该方法利用改进的自适应梯度算法优化神经网络的权值参数,既能保证神经网络参数收敛到全局最优值,又具有快的学习速度,提高了神经网络的检测效果.利用微观交通仿真软件PARAMICS建立了城市快速路网,通过多次仿真获得了包含各种交通拥堵的学习样本,增强了算法的鲁棒性.将训练好的神经网络对多种实际的交通数据进行了仿真试验.实验结果表明,该算法在城市快速路交通拥堵判别中具有较高的检测率和较低的误报率.  相似文献   

3.
基于特征加权的朴素贝叶斯分类器   总被引:13,自引:0,他引:13  
程克非  张聪 《计算机仿真》2006,23(10):92-94,150
朴素贝叶斯分类器是一种广泛使用的分类算法,其计算效率和分类效果均十分理想。但是,由于其基础假设“朴素贝叶斯假设”与现实存在一定的差异,因此在某些数据上可能导致较差的分类结果。现在存在多种方法试图通过放松朴素贝叶斯假设来增强贝叶斯分类器的分类效果,但是通常会导致计算代价大幅提高。该文利用特征加权技术来增强朴素贝叶斯分类器。特征加权参数直接从数据导出,可以看作是计算某个类别的后验概率时,某个属性对于该计算的影响程度。数值实验表明,特征加权朴素贝叶斯分类器(FWNB)的效果与其他的一些常用分类算法,例如树扩展朴素贝叶斯(TAN)和朴素贝叶斯树(NBTree)等的分类效果相当,其平均错误率都在17%左右;在计算速度上,FWNB接近于NB,比TAN和NBTree快至少一个数量级。  相似文献   

4.
扩展的树增强朴素贝叶斯分类器   总被引:1,自引:0,他引:1  
树增强朴素贝叶斯分类器继承了朴素贝叶斯分类器计算简单和鲁棒性的特点,同时分类性能常常优于朴素贝叶斯分类器,然而在有连续变量的情况下要求必须进行预离散化.为了更好地表达数据的分布,减少信息损失,有必要考虑混合数据的情况.本文推导混合数据的极大似然函数,提出扩展的树增强朴素贝叶斯分类器,突破必须对连续变量进行预离散化的限制,能够在树增强朴素贝叶斯分类器的框架内处理混合变量的情况.实验测试证明其具有良好的分类精度.  相似文献   

5.
基于多重判别分析的朴素贝叶斯分类器   总被引:4,自引:1,他引:4  
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.  相似文献   

6.
连续属性完全贝叶斯分类器的学习与优化   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对连续属性朴素贝叶斯分类器不能有效利用属性之间的条件依赖信息,而依赖扩展又很难实现属性条件联合密度估计和结构学习协同优化的问题,文中在使用多元高斯核函数估计属性条件联合密度的基础上,建立了具有多平滑参数的连续属性完全贝叶斯分类器,并给出将分类准确性标准与区间异步长划分完全搜索相结合的平滑参数优化方法,再通过时序扩展构建了动态完全贝叶斯分类器.我们使用UCI机器学习数据仓库中连续属性分类数据和宏观经济数据进行实验,结果显示,经过优化的两种分类器均具有良好的分类准确性.  相似文献   

7.
文本分类是文本挖掘的基础与核心,分类器的构建是文本分类的关键,利用贝叶斯网络可以构造出分类性能较好的分类器.文中利用Matlab构造出了两种分类器:朴素贝叶斯分类器NBC,用互信息测度和条件互信息测度构建了TANC.用UCI上下载的标准数据集验证所构造的分类器,实验结果表明,所建构的几种分类器的性能总体比文献中列的高些,从而表明所建立的分类器的有效性和正确性.笔者对所建构的分类器进行优化并应用于文本分类中.  相似文献   

8.
为了提高贝叶斯分类器的分类性能,针对贝叶斯网络分类器的构成特征,提出一种基于参数集成的贝叶斯分类器判别式参数学习算法PEBNC。该算法将贝叶斯分类器的参数学习视为回归问题,将加法回归模型应用于贝叶斯网络分类器的参数学习,实现贝叶斯分类器的判别式参数学习。实验结果表明,在大多数实验数据上,PEBNC能够明显提高贝叶斯分类器的分类准确率。此外,与一般的贝叶斯集成分类器相比,PEBNC不必存储成员分类器的参数,空间复杂度大大降低。  相似文献   

9.
通过分析朴素贝叶斯分类器与树扩张型朴素贝叶斯(TAN)分类器,提出了一种新的属性依赖度量方法,并依此对TAN分类器的构造方法进行了改进.将该分类方法(XINTAN)与朴素贝叶斯分类器和TAN分类器进行了实验比较.实验结果表明,此分类方法集中了朴素贝叶斯分类器与树扩张型朴素贝叶斯(TAN)分类器的优点,性能要优于TAN分类器.  相似文献   

10.
针对连续属性朴素贝叶斯分类器不能有效利用属性之间的条件依赖信息、而对其进行依赖扩展中的高阶协方差矩阵的求逆和行列式运算又非常困难等问题,将三对角矩阵和多元高斯函数相结合,建立连续属性完全贝叶斯分类器,并在三对角矩阵中引入平滑参数,通过对平滑参数的调整来实现分类器的优化.使用UCI数据的实验结果显示,经过优化的连续属性完全贝叶斯分类器具有良好的分类准确性.  相似文献   

11.
基于增量式贝叶斯模型的中文问句分类研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
固定训练集生成的分类器性能不理想且不能跟踪用户需求,为此,提出一种将增量式贝叶斯思想用于问句分类的方法。采用遗传算法选取最优特征子集优化分类器,从而避免训练集特征过分冗余,使分类器在学习过程中动态地扩大训练集并修改分类器参数。在对问句进行分类时,提取问句的疑问词、句法结构、疑问意向词和疑问意向词在知网的首项义原作为分类特征。为了验证增量式贝叶斯方法的有效性,从语料库中随机抽取不同规模的问句构成增量集,基于不同的增量集对同一测试集中的问句进行分类。实验结果表明,增量式贝叶斯分类器较朴素贝叶斯分类器有更高的分类精度,大类和小类的准确率分别达到90.2%和76.3%,在提高准确率的同时优化了运行效率。  相似文献   

12.
基于Gabor小波的人脸检测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
聂祥飞  郭军 《计算机工程》2006,32(21):44-46
提出了一种新的正面人脸检测算法。该方法组合了Gabor小波变换、输入图像的Gabor特征分析和Bayes分类器来进行正面人脸检测。对训练集的平均脸作Gabor小波变换得到40个投影向量;通过计算输入图像和这40个投影向量间的内积来提取图像的Gabor特征向量;训练Bayes分类器来进行正面人脸检测。实验结果表明,该算法的计算效率和检测精度均优于特征脸方法。  相似文献   

13.
Traffic congestion occurs frequently in urban settings, and is not always caused by traffic incidents. In this paper, we propose a simple method for detecting traffic incidents from probe-car data by identifying unusual events that distinguish incidents from spontaneous congestion. First, we introduce a traffic state model based on a probabilistic topic model to describe the traffic states for a variety of roads. Formulas for estimating the model parameters are derived, so that the model of usual traffic can be learned using an expectation–maximization algorithm. Next, we propose several divergence functions to evaluate differences between the current and usual traffic states and streaming algorithms that detect high-divergence segments in real time. We conducted an experiment with data collected for the entire Shuto Expressway system in Tokyo during 2010 and 2011. The results showed that our method discriminates successfully between anomalous car trajectories and the more usual, slowly moving traffic patterns.  相似文献   

14.
NB方法条件独立性假设和BAN方法小训练集难以建模。为此,提出一种基于贝叶斯学习的集成流量分类方法。构造单独的NB和BAN分类器,在此基础上利用验证集得到各分类器的权重,通过加权平均组合各分类器的输出,实现网络流量分类。以Moore数据集为实验数据,并与NB方法和BAN方法相比较,结果表明,该方法具有更高的分类准确率和稳定性。  相似文献   

15.
应用图像处理方法自动检测路口车辆排队长度   总被引:2,自引:0,他引:2  
在智能交通处理系统中,路口车流参数——车辆排队长度,占空比等可以为很多情况提供必要的信息,如交通阻塞及交通事故的监控、交通信号灯的控制等。其中交通路口车流的长度是车流参数中最重要的一个。本文提出了一种基干图像局部特征的路口车辆排队长度的检测方法,通过融合图像的点特征(角点)和线特征(边缘),完成车流长度的检测,包括停止车流的长度以及在可视范围内整体车流的长度。实验结果表明,这种方法实现简单、应用效果良好,具有较好的应用前景。  相似文献   

16.
利用无监督聚类方法和朴素贝叶斯分类的特点,把UC获得的预分类结果作为朴素贝叶斯分类器的训练样本,将处在聚类结果中类属模糊区域的文本交给训练好的朴素贝叶斯分类器再进行分类,实现了对不带任何类别标记文本的准确分类,可得到较准确的分类结果。  相似文献   

17.
Web缓存是用来解决网络访问延迟和网络拥塞问题,缓存替换策略直接影响缓存的命中率。为此,提出一种朴素贝叶斯(NB)分类器重访概率预测的Web缓存替换策略;根据用户之前访问日志,通过分区操作提取多项特征来表示每次访问的对象,并构建特征数据集;训练NB分类器,用来确定缓存中对象被再次访问的概率,为对象分配权重;结合LRU策略来合理删除一些对象。仿真结果表明,提出的策略在保证较高命中率的同时有效降低了执行时间。  相似文献   

18.
为提升城市城市道路拥堵检测和治理效率,提出一种基于势场修正多处理器并行聚类的城市道路拥堵时空分析方法。首先,利用GIS四维空间时态数据给出城市道路拥堵的时空模型,并通过设置虚拟数据参数实现时间的低密度采样处理,获得城市道路拥堵路段时空规律性的有效检测;其次,基于势场修正法构建多处理器并行聚类方法,分别设计了距离矩阵、邻域半径和密度函数的并行化多处理计算方法,并实现了并行聚类算法设计,同时给出上述并行计算过程的计算复杂度分析定理;最后,以北京市为试验区,对所提城市道路拥堵分析算法性能进行了验证,实验结果表明,所提方法可实现城市城市道路拥堵情况的快速有效检效检测分析,可为城市道路拥堵管理提供数据支撑。  相似文献   

19.
一种基于朴素贝叶斯分类的性能预测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
李祥  周波 《计算机应用与软件》2011,28(1):231-234,290
基于朴素贝叶斯分类提出了一种复杂应用系统的性能预测方法.利用应用系统性能测试的结果作为训练集,引入朴素贝叶斯分类方法训练分类器,再将该分类器包装成预测模块嵌入应用系统,对响应时间等多种性能属性进行预测.与传统方法相比,该方法具有准确度高、构造简单、效率高、鲁棒性强、松耦合等优势.在针对金融报表系统的对比实验中准确率达到...  相似文献   

20.
基于小样本学习的垃圾邮件过滤方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对客户端垃圾邮件过滤器难以获取足够训练样本的问题,提出一种基于小样本学习的垃圾邮件过滤方法,利用容易获取的未标记样本提高垃圾邮件过滤的性能。该方法使用已标记的小样本邮件实例集训练一个初始Na?ve Bayes分类器,以此标注未标记邮件,再使用所有数据训练新的分类器,利用EM算法进行迭代直至收敛。实验结果证明,当给定5个~20个已标记小样本训练邮件时,该方法可有效提高垃圾邮件过滤性能。  相似文献   

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