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基于贝叶斯网的分层网络故障诊断，王占孔，王学丽，本文以SNMP网络管理模型的管理信息库(MIB)为基础，在不同层次上构建了用于故障判别与定位的贝叶斯网络。对MIB变量采用自适应自回归（
飞行动作识别是客观评估飞行训练质量的基础。复杂机动动作具有较强的随机性和模糊性，传统的飞行动作识别方法难以有效识别。为此，提出一种基于贝叶斯网络的飞行动作识别方法。根据飞行动作中参数曲线形态特征，采用
贝叶斯网络是一种有效的概率预测方法，尝试将其应用于航班数据分析预警,应用Netica软件工具构建实际航班及其关联的贝叶斯网络，特别是针对航班延误的最主要环节——离港延误，分时间段对国内某航空公司在某机
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。模型首先用粗糙集理论对样本属性特征集进行约简，再利用改进的粒子群算法优化加权朴素贝叶斯算法
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针对传统基于贝叶斯的显著性算法通常采用固定窗口的形式，适应性较差的特点，提出了一种基于贝叶斯理论的自适应显著性检测算法，该算法能够考虑到不同图像显著物体大小不同。首先采用Canny算法提取图像边缘，并
朴素贝叶斯算法（NB）在处理分类问题时通常假设训练样本的数值型连续属性满足正态分布，其分类精度也受到训练数据完整性的影响，而实际采样数据很难满足上述要求。针对数据缺失问题，基于期望最大值算法（EM），
对语音识别进行了探讨，提出一种通过性别识别对连续隐马尔可夫模型（CHMM）分类的方法，在此基础上进行语音识别。首先，通过计算性别判定语音信号的Mel频率倒谱系数（MFCC）使用CHMM对说话人性别进行
实际应用中存在大量的丢失数据的数据集，对丢失数据的处理已成为目前分类领域的研究热点。分析和比较了几种通用的丢失数据填充算法，并提出一种新的基于EM和贝叶斯网络的丢失数据填充算法。算法利用朴素贝叶斯估计
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