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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
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
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
为了预测硬件产品设计研发过程中的设计缺陷，提出利用贝叶斯网络构建产品设计缺陷评估模型。通过故障树建立评估模型的贝叶斯网络结构，利用证据推理方法确定评估模型的概率。研究案例表明，该方法可分析缺陷因素对设
针对超像素分割算法中普遍存在的过分割问题，结合MeanShift算法和非参数贝叶斯聚类模型，提出了一种新的图像分割算法MS-BRM（MeanShiftbasedBayesianRegionMergin
针对保局投影的局限提出了正交流形保持投影方法，通过在LPP目标函数中引入非临近约束，保持了样本在低维空间中的局部和全局结构,采用正交化过程重新求解了投影矩阵，使得投影后的特征维数进一步降低，提高了通过
随着电子商务领域的迅速发展，在线商品评价规模日益庞大，评价质量参差不齐，用户难以筛选有用评价信息做出购买决策，因此如何有效识别高质量评价信息成为重要议题。以在线商品评价的有用性投票为基础定义评价质量，
类中心分类法是非常有效的分类算法。但由于向量空间产生空间扭曲，导致类中心分类法处理某些界限不明显的类别精确度不高。对此引入仿射几何和力的正交分解的方法，提出基于仿射几何和力的正交分解模型的类中心分类法
论文研究-基于贝叶斯框架下LS-SVM的时间序列预测模型.pdf,
基于贝叶斯知识跟踪模型的慕课学生评价，王卓，张铭，如何让学生能够更加高效地利用慕课（MassiveOpenOnlineCourses，简称MOOC）上的资源历来就是一个重要的问题，实际上，MOOC平台
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