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为消除朴素贝叶斯分类时的零概率以及过度拟合问题,分析了各种概率平滑方法,给出了基于M估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-M)和基于Laplace估计的多关系朴素贝叶斯分类方法(MRNBC-L),分析探讨了M平滑和Laplace平滑方法对多关系分类的影响情况,为进一步优化分类,方法基于扩展互信息标准对数据进行属性过滤。多关系标准数据集上的实验显示,MRNBC-M可以有效改进分类性能。 相似文献
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近年来,概率逻辑学习研究取得了很大进展,已经提出各种不同的形式化方法和学习方法,包括概率关系模(PRMs)、贝叶斯逻辑程序(BLPs)、逻辑贝叶斯网络(LBNs)和随机逻辑程序(SLPs)等。文章重点介绍了贝叶斯网络与一阶逻辑的结合,并以PRMs、BLPs和LBNs为例,描述了基于贝叶斯网络的概率逻辑模型(PLMs)的知识表示方法,给出了此类PLMs一般使用的参数估计方法和结构学习方法,并给出了建议的研究方向。 相似文献
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自动图像标注技术研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,自动图像标注(Automatic Image Annotation,AIA)技术已经成为图像语义理解研究领域的热点。其基本思想是利用已标注图像集或其他可获得的信息自动学习语义概念空间与视觉特征空间的潜在关联或者映射关系,来预测未知图像的标注。随着机器学习理论的不断发展,包括相关模型、分类器模型等不同的学习模型已经被广泛地应用于自动图像标注研究领域。现有的自动图像标注算法可以大致分为基于分类的标注算法、基于概率关联模型的标注算法以及基于图学习的标注算法等三大类。首先根据自动图像标注算法的特征提取及表示机制不同,将现有算法划分为基于全局特征和基于区域划分的自动图像标注方法。其次,在基于区域划分的自动图像标注算法中,按照学习算法的不同,将其划分为基于分类的标注方法、基于概率关联模型的标注方法以及基于图学习的标注方法,并分别介绍各类别中具有代表性的标注算法及其优缺点。然后给出了自动图像标注最新的研究进展,最后探讨自动图像标注的进一步研究方向。 相似文献
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基于XML的数据库中间件的设计与实现 总被引:5,自引:5,他引:5
阐述了一般数据库中间件的特点以及目前数据库中间件发展现状,指出了有待进一步解决的问题。针对这些问题,提出并实现了一个基于XML的数据库中间件(以下简称XMLDBMW)的设计思想和构造方案。XMLDBMW系统主要由系统管理进程和中间件服务器两个进程组成。系统管理进程主要任务是为系统配置、系统的启动和终止提供一个可视化的操作接口,监视系统当前的运行情况,例如流量、稳定性等。中间件服务器是整个系统的主要部分。在整个系统的设计和实现过程中,采用XML格式作为数据交换标准,便于以后的稳步扩展和标准化。XMLDBMW对传统数据库中间件的吞吐量、可重用性、可移植性等方面进行了改进,为数据库中间件系统的构造提供了新的思路。 相似文献