| 超1-依赖贝叶斯信号智能分类算法 |
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| 引用本文： | 王鑫,张琳.超1-依赖贝叶斯信号智能分类算法[J].电脑编程技巧与维护,2013(12):85-88. |
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| 作者姓名： | 王鑫 张琳 |
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| 作者单位： | 1. 辽宁省边防总队大连市边防支队,辽宁大连,116001
2. 大连工业大学轻工与化学工程学院,辽宁大连,116034 |
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| 摘 要： | 通过计算每个超1-依赖分类器与其相对应的朴素贝叶斯分类器的差异性来对超1-依赖分类器进行加权,提出了一种新的超1-依赖智能分类方法,利用4层小波包分解提取缸盖振动信号的特征向量,采用基于信息熵最小化的多区间离散化分析确定离散区间后,利用改进的超1-依赖贝叶斯分类器对模拟故障状态下的离散数值进行分类诊断。实验证明,该方法对于柴油机振动信号在不同工况下均表现出了较高的识别准确率。
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| 关 键 词： | 朴素贝叶斯 分类算法 1-依赖分类器 振动信号 |
Super Parent One Dependence Estimator Bayesian Intelligent Classification Method |
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| WANG Xin
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ZHANG Lin.Super Parent One Dependence Estimator Bayesian Intelligent Classification Method[J].Computer Programming Skills & Maintenance,2013(12):85-88. |
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| Authors: | WANG Xin ZHANG Lin |
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| Affiliation: | 1.Liaoning Frontier Defense Force,Dalian Frontier Defense Force,Liaoning Dalian 116001,China;2.School of Light Industry & Chemical Engineering,Dalian Polytechnic University,Liaoning Dalian 116034,China) |
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| Abstract: | |
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