这是一篇2008年6月的硕士论文,详细的介绍了有关朴素贝叶斯 离散化的几种算法 包括EMD,PKI,muti_EMD,和weka中离散化的方法等等
针对传统显著目标检测方法中目标不能均匀高亮,背景噪声难以抑制的问题,提出了一种融合多尺度对比与贝叶斯模型的显著目标检测方法。将图像分割为一系列紧凑且颜色相同的超像素,并通过K-means算法对所得超像
Naive Bayesian algorithm classifier
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
由于贝叶斯模型和各种图像测量结果,置信传播会更新每个节点的相关概率,提出了在自动交互图像分割过程中应用的新型贝叶斯网络模型。从过度分割模型中的超级像素点区域、边区域、顶点和测量结果之间的统计相关性来构
基于贝叶斯理论,为多视角目标跟踪问题建立了分布式数据融合的概率框架,并利用滤波器对搜需后验概率进行近似,提相互了自适应的观测模型和状态转移模型。
对空战态势评估中需要考虑的因素进行了分析,建立了基于高斯云贝叶斯网络的空战态势评估模型,并利用高斯云贝叶斯网络的推理方法进行了仿真计算。仿真结果表明,该方法可以给出敌机的态势评估值以及以概率的方式给出
随着信息技术和网络的迅猛发展,支付业务、技术及工具不断创新,移动支付的发展在逐渐加快。移动支付给人们生活带来方便和快捷的同时,也存在着较高的潜在风险,容易遭受非法入侵和恶意攻击。就移动支付风险的分析及
随着武器平台打击能力的提高,武器平台的打击目标范围不断扩大,需要根据武器平台可能打击的目标对武器平台进行分类,区分任务共同体,增强对态势的认知,辅助作战决策。因此,就任务共同体识别问题进行初步探讨。对
提出了一个新的梯形秘密共享方案,该方案基于离散对数和单向函数,克服了李艳俊等人方案的不足。