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工业互联网中日益发展完善的电子邮件为工作带来了极大便利,但同时也遭受着垃圾邮件的侵害,然而传统垃圾邮件过滤算法不适应工业互......
社交网络是由该网络的用户与用户通过一定的交流和互动而形成的一种复杂的大型关系网络。随着移动互联技术和社交媒体软件技术的快......
针对软件缺陷预测领域特征之间存在紧密关联性而影响朴素贝叶斯分类性能的问题,提出一种改进加权朴素贝叶斯的分类算法.首先,通过......
运用数据挖掘中加权朴素贝叶斯分类的思想，结合层次分析法，提出了一种新的供应商评价模型。结合该模型在一家企业中的应用说明其在供......
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提高故障诊断能力对于确保水下机器人系统的稳定运行具有重要意义,故障分类是目前水下机器人故障诊断所面临的一个重要问题;针对水......
朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但是它的条件独立性假设影响了其分类性能。通过放松朴素贝叶斯假设,可以增强其分类效......
朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但它的条件独立性和属性重要性假设,影响了其分类性能。为改进其分类性能,该文提出了......
朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器，但它的条件独立性假设影响了它分类的正确率．加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展．通过分析属......
针对传统朴素贝叶斯算法对高维复杂的入侵行为检测效率低下的状况,提出一种基于粒子群的加权朴素贝叶斯入侵检测模型。模型首先用......
如何高效地特征提取和分类算法设计是衡量基于内容邮件过滤技术优缺点的关键。针对互信息MI(Mutual Information)特征提取算法和朴......
提出一种基于概率的加权朴素贝叶斯分类算法。通过对每个属性做朴素贝叶斯分类,得到该属性分类正确的概率,把该概率作为相应的权重......
朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但它的条件独立性假设使其无法将属性间的依赖关系表达出来,影响了它分类的正确率,加......
朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法，但是它的条件独立性假设和数据完备性要求，影响了其分类性能；在此提出了一种基于EM算法和......
AdaBoost作为一种有效的集成学习方法，能够明显提高不稳定学习算法的分类正确率，但对稳定的Naive Bayesian分类算法的提升效果却不明......
全面、客观、准确地进行装备保障能力评估,对于我军装备战斗力形成与保持及指挥决策有着重要意义。针对现有装备保障能力评估指标......
热误差作为影响机床加工精度的重要因素之一,严重制约着机床加工精度的提高。而主轴是数控机床的关键功能部件,对其进行热特性研究......
本研究在加权贝叶斯模型的基础上,以模型的违约判别能力最高为目标,构建违约判别模型。主要贡献是提出了一种新的最优权重贝叶斯违......
针对具有复杂结构的高维数据分类问题,文章提出一种基于特征选择和约简的加权朴素贝叶斯算法(WNBC-FSR)。该算法基于距离相关和最......
及时准确地对舆情信息进行主题分类,不仅能实时了解舆情动态变化,还能为预判舆情发展趋势、舆论引导建立基础。本文提出一种基于本......
朴素贝叶斯（Naive Bayes，NB）分类方法是一种简单而有效的概率分类方法，但是贝叶斯算法存在训练集数据不完备这个缺陷。传统的贝叶斯分......
朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但其条件独立性假设并不符合客观实际,这在某种程度上影响了它的分类性能。加权朴素贝......
朴素贝叶斯分类算法的条件独立性假设在很少情况下能够满足,为了克服该问题,提出了一种基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类模型.通......
教学评价是针对教师教学和学生学习价值的判断,已经成为高校教学管理和教学过程中的重要组成部分。常见的教学评价体系众多,大多数......
在已有上机实验数据的基础上,使用综合的权值计算方法,将加权朴素贝叶斯分类算法应用到学生成绩分析与预测中.实验结果显示,对于学......
让计算机理解人类的情感是人工智能的最高境界,对文本进行正面、负面的语义倾向性分析是基础,也是目前富有挑战性的工作。在Web2.0......
朴素贝叶斯算法因其分类精度高、模型简单等优点而被得到普遍应用,但因为它需要具备很强的属性之间的条件独立性假设,使得其在实际......
邮件过滤中有两个关键问题,一是如何选择有效的邮件特征集,二是设计较好的邮件过滤算法。在对邮件特性进行分析的基础上,综合邮件......
针对传统朴素贝叶斯分类模型在入侵取证中存在的特征项冗余问题，以及没有考虑入侵行为所涉及的数据属性间的差别问题，提出一种基于改......
