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《北京理工大学学报》 2006年02期
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基于一类SVM的贝叶斯分类算法

闭乐鹏  徐伟  宋瀚涛  
【摘要】:提出一种基于一类支持向量机(one-class SVM)的贝叶斯分类算法,该算法用一类SVM对类条件概率密度进行估计以构造贝叶斯分类器.证明采用高斯核的一类SVM,其解可以归一化为密度函数,并把该密度函数看作类条件概率密度的平滑估计,构造贝叶斯分类器.实际数据集上的实验结果表明,提出的分类算法测试准确率高于简单贝叶斯分类器与贝叶斯网络分类器,不低于传统二类SVM;比传统二类SVM需要计算的核矩阵规模更小,训练时间更短.

【引证文献】
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1 方群会;刘强;周林;马永强;武剑;;模式分类方法在电能质量扰动信号分类中的应用综述[J];电网技术;2009年01期
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1 杜京义;基于核算法的故障智能诊断理论及方法研究[D];西安科技大学;2007年
2 王朝勇;支持向量机若干算法研究及应用[D];吉林大学;2008年
3 姚富光;智能高速在线异物识别分拣关键技术研究[D];重庆大学;2009年
4 张宝军;网络入侵检测若干技术研究[D];浙江大学;2010年
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1 刘丽;基于脉冲耦合神经网络和单类支持向量机的纹理检索[D];兰州大学;2011年
2 郑默;贝叶斯分类算法的研究与应用[D];重庆大学;2011年
3 曾丽辉;稀疏线性判别分析在文本分类中的应用研究[D];华东交通大学;2011年
4 刘敬敏;常州装备制造业的竞争力研究[D];河海大学;2007年
5 肖婷;基于X~2统计的中文文本分类特征选择方法研究[D];西南大学;2009年
6 彭兴媛;朴素贝叶斯分类改进算法的研究[D];重庆大学;2012年
【同被引文献】
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1 陈弋兰;;基于模糊聚类的混合朴素贝叶斯分类模型[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2009年03期
2 陈文涛;刘永贵;曹晓莉;;平列式线阵彩色CCD摄像机的色彩偏移与校正[J];半导体光电;2006年04期
3 周鸿,赵宏;基于线阵CCD阵列的在线检测方法[J];半导体技术;2001年11期
4 田盛丰;基于核函数的学习算法[J];北方交通大学学报;2003年02期
5 李凯,黄厚宽;支持向量机增量学习算法研究[J];北方交通大学学报;2003年05期
6 吴斌;胡彦彦;肖爱民;何存富;宋国荣;;基于计算机视觉的空瓶检测系统[J];北京工业大学学报;2007年02期
7 唐淑君;李肖坚;屠守中;韦刚;;一种面向攻击树建模的描述语言[J];北京航空航天大学学报;2007年12期
8 董选明,裘丽华,王占林;基于 BP 算法的液压泵在线状态监测及故障诊断[J];北京航空航天大学学报;1997年03期
9 向尕,曹元大;基于攻击分类的攻击树生成算法研究[J];北京理工大学学报;2003年03期
10 柴平渲,龚向阳,程时端;分布式入侵检测技术的研究[J];北京邮电大学学报;2002年02期
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1 翟永杰;基于支持向量机的故障智能诊断方法研究[D];华北电力大学(河北);2004年
2 沈胜宇;模型检验的反例解释[D];国防科学技术大学;2005年
3 毛勇;基于支持向量机的特征选择方法的研究与应用[D];浙江大学;2006年
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5 尚文倩;文本分类及其相关技术研究[D];北京交通大学;2007年
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1 叶环球;限秩最大子集问题[D];浙江大学;2001年
2 彭时名;中文文本分类中特征提取算法研究[D];重庆大学;2006年
3 刘俊敏;工业X射线检测图像处理关键技术研究[D];重庆大学;2006年
4 周龙;基于朴素贝叶斯的分类方法研究[D];安徽大学;2006年
5 旺建华;中文文本分类技术研究[D];吉林大学;2007年
6 熊小草;文本分类中特征选择的理论分析和算法研究[D];清华大学;2007年
7 李伯阳;文本聚类方法研究及其应用[D];厦门大学;2008年
8 李晓红;中文文本分类技术研究[D];兰州理工大学;2009年
9 陈路莹;高维数据的聚类分析方法研究及其应用[D];厦门大学;2009年
【二级引证文献】
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1 朱学冬;胡平;;基于最优二叉树的多故障分类器的设计[J];北京联合大学学报(自然科学版);2009年02期
2 何伟;蔡维;王建伟;锁娟;;基于虚拟仪器技术的电能质量分析仪校准检测系统设计与应用[J];电网技术;2010年01期
3 安学利;赵明浩;蒋东翔;李少华;;基于支持向量机和多源信息的直驱风力发电机组故障诊断[J];电网技术;2011年04期
4 姚建刚;郭知非;陈锦攀;;基于小波和BP神经网络的电能扰动分类新方法[J];电网技术;2012年05期
5 王怀峰;高广耀;;网络入侵检测研究进展综述[J];计算机安全;2011年12期
6 王曦;毕贵红;祖哲;;基于递归特性分析和BP神经网络的电能质量扰动识别与定位(英文)[J];电网技术;2012年08期
7 徐艳群;张斌;秦小铁;;一种基于GFKM的集群入侵检测模型[J];重庆师范大学学报(自然科学版);2013年01期
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9 易吉良;彭建春;谭会生;;S变换在电能质量扰动分析中的应用综述[J];电力系统保护与控制;2011年03期
10 孔军;;电力系统中机电扰动的传播特性分析[J];机电信息;2012年09期
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1 易吉良;基于S变换的电能质量扰动分析[D];湖南大学;2010年
2 翁国庆;网络化电能质量监测系统若干关键技术的研究[D];浙江工业大学;2010年
3 赵勇;小波变换与匹配追踪电能质量分析方法研究[D];北京化工大学;2011年
4 吴琼;面向真实性检测的数字图像盲取证方法研究[D];国防科学技术大学;2008年
5 李小军;PCNN改进模型及其在不变纹理检索和最短路径求解中应用[D];兰州大学;2012年
6 罗德江;基于核方法的井—震多属性碎屑岩储层预测技术研究[D];成都理工大学;2012年
7 赵珍;水压试验机缓变故障检测、预测及维护方法研究[D];东北大学;2010年
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1 高佳;基于支持向量机的地下矿泉水质预测研究[D];山东师范大学;2010年
2 张宝华;支持向量机在入侵检测系统中的研究和应用[D];天津理工大学;2010年
3 胡改蝶;中文文本分类中特征选择方法的应用与研究[D];太原理工大学;2011年
4 吴静;面向电视功能遥控的视觉手势识别算法[D];西北大学;2011年
5 邓彩凤;中文文本分类中互信息特征选择方法研究[D];西南大学;2011年
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9 曹灿;支持向量机预测在我国城镇失业率研究中的实证分析[D];西南交通大学;2011年
10 逄淑卉;基于支持向量机的纺织品服装安全风险评价模型研究[D];东华大学;2012年
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4 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
5 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
6 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
7 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
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10 张军;;支持向量机方法在地下水位干扰排除中的初步应用[A];2007年地震流体学术研讨会论文摘要集[C];2007年
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1 ;SecuiWALL独创分类算法[N];计算机世界;2002年
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1 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
2 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
3 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
4 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
5 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
6 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
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9 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
10 张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009年
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