非负最小二乘约束的加权贝叶斯反演算法研究

在多角度动态光散射纳米颗粒粒度分析反演算法中,加权贝叶斯算法具有较好的抗噪性能,然而初值敏感、耗时长等缺点限制了其广泛应用,本文提出非负最小二乘约束下的加权贝叶斯反演算法,利用非负最小二乘法的计算结果作为加权贝叶斯算法先验初值,并限制中值粒径和峰宽的寻优.对不同分布宽度的单峰颗粒系统在不同噪声下进行数据模拟,发现无论是宽分布还是窄分布的单峰颗粒系统,非负最小二乘约束的加权贝叶斯算法都可以显著提升迭代收敛速度和抗噪性能,在大噪声时收敛速度提升8倍以上且保证分布误差在0.0709以内.实验结果证明本文算法能很好地应用于多角度动态光散射的粒度分析.

量子遗传算法优化加权朴素贝叶斯复合语言文本分类

为了提高朴素贝叶斯算法的复合语言文本分类准确度和效率,将加权朴素贝叶斯算法用于复合语言文本分类,采用量子遗传算法对权重参数进行优化;根据贝叶斯定理建立语言文本分类模型,考查样本属性之间的差异对分类结果的影响;然后引入属性权重,形成加权朴素贝叶斯文本分类模型;利用遗传算法对权重参数进行优化,借助量子比特运算提高遗传优化效率,最终得到稳定的复合语言文本分类模型。结果表明,通过合理设置权重个数,量子遗传算法改善了加权朴素贝叶斯算法的文本分类性能,与常用语言文本分类算法对比,该算法具有较高的分类精度和分类效率,在复合语言文本分类中的适用性好。

基于IMI-WNB算法的垃圾邮件过滤技术研究

互信息和朴素贝叶斯算法应用于垃圾邮件过滤时,存在特征冗余和独立性假设不成立的问题。为此,提出一种改进互信息的加权朴素贝叶斯算法。针对互信息效率较低的问题,通过引入词频因子与类间差异因子,提出一种改进的互信息特征选择算法,从而实现更高效的特征降维。针对朴素贝叶斯分类算法的独立性假设问题,在朴素贝叶斯分类时使用改进互信息值进行特征加权,消除部分朴素贝叶斯条件独立性假设对邮件分类的不利影响。实验结果表明,相比传统朴素贝叶斯算法,该算法提高了垃圾邮件过滤的精确度、召回率与稳定性。

基于加权朴素贝叶斯的护理教学系统设计

为提高护理教学个性化教学效果与学习管理质量,该研究采用加权朴素贝叶斯算法作为核心技术手段。设计基于加权朴素贝叶斯的护理教学系统,系统设计包括算法优化、系统架构构建、软件功能模块开发及用户界面和交互设计。在加权机制设计中本研究细致地探讨了权重分配方法,以期在处理学习内容推荐与学习管理时,能更准确地反映学生学习需求与偏好。结果表明,通过加权朴素贝叶斯算法优化护理教学系统能显著提升内容推荐准确性与学习管理有效性,可为护理教育领域提供了一种新智能化教学解决方案。

多角度动态光散射加权贝叶斯反演算法

研究加权贝叶斯算法在多角度动态光散射法测量单峰分布颗粒体系的颗粒粒度分布中的应用.采用颗粒粒度信息分布为底数、调节参数为指数的权重系数给各个角度下的光强自相关函数曲线加入不同的权重系数,再利用传统的贝叶斯算法反演.模拟与实验结果表明,加权后的贝叶斯算法能获得分布误差更小的反演结果,有效地抑制了数据噪声的影响,提高颗粒粒度分布反演的准确性.

Android平台下恶意软件分析与检测

针对Android平台下恶意软件侵扰问题,提出一种基于权限—敏感API特征的加权朴素贝叶斯分类算法的检测方案。首先对Android应用程序中的配置文件进行解析,然后利用Apktool工具对APK文件进行反编译,提取出权限—敏感API特征集,并通过信息增益算法和卡方检验算法过滤冗余数据,最后利用加权朴素贝叶斯分类算法的恶意软件检测模型进行分类判断。实验结果证明,该系统能有效提高分类器的效率和恶意软件的检测率。