论文研究扰动背景下贝叶斯分类建模方法的研究 .pdf

近年来，WSN应用趋向于网内节点数量增多、模块功能多样、应用环境复杂，由此基于WSN的火灾监测预警系统容易因节点故障出现数据融合异常的现象。为提高火灾数据融合精度，引入高斯模型，通过对不同节点间同类信

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，提出一种基于改进的属性加权朴素贝叶斯分类方法。用一种改进的基于特征冗余度的信息增益算法对特

根据对中文问题的分析可知，问题中的疑问词和中心词等关键词对问题所属类型起着决定性的作用。提出利用自学习方法建立疑问词—类别和疑问词 中心词—类别两种规则，并结合改进贝叶斯模型的问题分类方法。该方法充分

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，而目前所进行的依赖扩展更关注效率，这使得扩展后分类器的分类准确性还有待提高等问题，使用高斯密度估计属性密度，将属性排序、分类准确性标准与

针对通信网告警中预示重大故障的告警数量少、不适合用传统预测方法的特点，提出了一种基于稀疏贝叶斯的通信告警序列预测方法（PBM），并与支持向量机（SVM）预测方法进行了比较。实验结果表明，PBM方法非常

贝叶斯统计是在经典统计的争论中逐渐发展起来的。争论的问题有：位置参数是否可以看作随机变量？事件的概率是否一定要有频率解释？概率是否可用经验来确定？在这些问题的争论中，贝叶斯学派建立起自己的理论和方法。

贝叶斯统计是在经典统计的争论中逐渐发展起来的。争论的问题有：位置参数是否可以看作随机变量？事件的概率是否一定要有频率解释？概率是否可用经验来确定？在这些问题的争论中，贝叶斯学派建立起自己的理论和方法。

数据挖掘程序，贝叶斯分类方法是基于贝叶斯定理的分类方法

关于应用数学方面的贝叶斯公式的应用的一片本科学士学位的论文

高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码, 带有详细书签,可中英文对照使用