贝叶斯

作品数：15980被引量：54072H指数：55
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基于贝叶斯衍生分类器的社交网络用户影响力评价模型被引量：4
《计算机工程》2024年第6期394-400,共7页周春良 刘仰光 孟祥佩 
浙江省哲学社会科学规划课题(21NDJC167YB);国家自然科学基金(62001199);宁波财经学院科研基金硕士学位培育点项目(1320230911)。
为了防止社交网络中的负面信息快速传播,则需要通过评价社交网络中用户的影响力来找出影响力大的社交网络节点。针对传统算法在社交网络领域中交叉特性缺失的问题,结合高斯贝叶斯衍生分类器,提出一种网络用户影响力评价模型。该模型结...
关键词：社交网络 影响力 贝叶斯衍生分类器 评价模型 用户活跃度 
基于贝叶斯网络的差分隐私高维数据发布技术研究
《计算机工程》2024年第5期167-181,共15页卢晓天 朴春慧 杨兴雨 白英杰 
河北省重点研发计划(21355902D)。
在实现隐私保护的同时提高数据可用性是高维结构化数据发布研究中的挑战性问题,经典算法Priv Bayes针对该问题提供了一种解决方案。为进一步减少计算开销、提高数据可用性,提出基于贝叶斯网络的差分隐私数据发布算法ELPriv Bayes。分析...
关键词：数据发布 贝叶斯网络 差分隐私 隐私保护 相关矩阵 平均互信息 
面向故障间格兰杰因果发现的霍克斯过程研究
《计算机工程》2023年第1期65-72,共8页蔡瑞初 吴思宇 乔杰 
国家自然科学基金(61876043);国家自然科学基金优秀青年科学基金项目(62122022);广州市科技计划(201902010058)。
现有因果关系建模方法应用于故障事件序列时,难以有效引入因果先验,使得算法结果过于稠密,同时在稀疏、时间精度低的数据上因果关系可靠性较差。将不同故障类型事件的因果关系建模为基于霍克斯过程的格兰杰因果关系,提出一种面向故障序...
关键词：事件序列 格兰杰因果 霍克斯过程 贝叶斯信息准则 期望最大化算法 爬山法 
基于模体的朴素贝叶斯链路预测方法
《计算机工程》2022年第10期95-102,共8页曾茜 韩华 马媛媛 
国家自然科学基金(12071364);国家自然科学基金青年科学基金项目(11701435)。
在具有模体特征的食物链网络、社交网络中,局部朴素贝叶斯(LNB)的链路预测方法通过准确区分每个共邻节点的贡献以提高链路预测的精确度,但忽略了每个共邻节点对所在路径的贡献不同以及网络模体结构对链接形成的作用。针对LNB链路预测方...
关键词：复杂网络 链路预测 朴素贝叶斯 相似性指标 模体密度 
基于PCA与权重贝叶斯的工作面煤与瓦斯突出预测被引量：12
《计算机工程》2021年第8期315-320,共6页阎馨 朱永浩 屠乃威 吴书文 王雨虹 
国家自然科学基金(61601212,71771111);辽宁省教育厅高等学校基本科研项目(LJ2017QL012、LJ2019QL015);辽宁省教育厅重点实验室项目(LJZS003)。
为实现对工作面煤与瓦斯突出快速、准确和动态的预测,提出一种基于主成分分析和权重贝叶斯的工作面煤与瓦斯突出预测方法,通过建立工作面煤与瓦斯突出预测的权重贝叶斯模型进行突出危险性等级预测。利用主成分分析确定预测模型中分类变...
关键词：工作面煤与瓦斯突出 主成分分析 权重贝叶斯模型 动态预测 预测不确定性 
基于贝叶斯网的开放世界知识图谱补全被引量：4
《计算机工程》2021年第6期104-114,共11页李鑫柏 吴鑫然 岳昆 
云南省教育厅科学研究基金研究生类项目(2020Y0010)。
知识图谱中实体所涉及的关系之间通常具有相互依赖的性质,基于这种依赖性可利用数据中的新实体来构造更多的三元组从而补全知识图谱。贝叶斯网(BN)是一种表示和推理变量之间相互依赖关系和不确定性知识的有效模型,将BN作为模型框架,研...
关键词：开放世界知识图谱补全 依赖关系 贝叶斯网 概率推理 三元组构造 
基于统计聚类方法的儿童下肢肌电信号周期识别被引量：1
《计算机工程》2021年第5期273-276,284,共5页闫成起 赵利华 陈梦婕 周军 
上海交通大学“科技创新专项资金”(YG2017MS33)。
为运用肌电信号分析髋脱位儿童和正常儿童的差异,提出一种基于统计的聚类方法,识别步态中下肢肌电信号的周期起始时刻。使用非参数贝叶斯模型将肌电信号序列聚类为状态序列,并通过k均值聚类算法将该状态序列标记为肌肉活跃和不活跃两种...
关键词：肌电信号 周期识别 统计聚类方法 非参数贝叶斯模型 k-means算法 滑动窗 
基于CLNF与BN模型的疼痛表情识别方法被引量：2
《计算机工程》2021年第4期298-305,312,共9页郭文强 李梦然 侯勇严 肖秦琨 
国家自然科学基金(61271362,62071366);陕西省科技厅重点研发计划(2020SF-286);陕西省教育厅产业化研究项目(18JC003);西安市科技计划(2019216514GXRC001CG002GXYD1.1)。
为提高疼痛表情的识别准确性,将约束局部神经域(CLNF)模型和贝叶斯网络(BN)模型相结合,提出一种疼痛表情识别方法。利用CLNF模型获取疼痛表情的关键特征点,在此基础上得到携带大量疼痛信息的面部活动单元(AU),通过对AU加标签处理得到样...
关键词：疼痛表情识别 约束局部神经域模型 活动单元 贝叶斯网络模型 变权重融合 参数估算 
基于IMI-WNB算法的垃圾邮件过滤技术研究被引量：3
《计算机工程》2020年第12期299-304,312,共7页刘洁 王铮 王辉 
国家自然科学基金(61300216)。
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,...
关键词：互信息 垃圾邮件过滤 加权朴素贝叶斯算法 特征选择 词频 
属性值加权的一依赖估测器模型分类算法研究被引量：2
《计算机工程》2020年第11期315-320,共6页余良俊 甘胜丰 范正薇 
湖北省自然科学基金面上项目“属性值加权的贝叶斯网络分类算法研究”(2018CFC893);湖北省中央引导地方科技发展专项立项项目“区域基础教育资源配置与优化关键技术的研究与应用”(2019ZYYD012);湖北省重点实验室开放基金项目“基于贝叶斯网络分类算法的岩爆预测研究”(KLIGIP-2018A05);湖北省技术创新专项“土木工程智慧建造仿真交互软硬件系统”(2019AEE020)。
分类问题是数据挖掘和机器学习领域研究的重点问题,贝叶斯网络模型因其简单高效的特点而广泛应用于分类问题。一依赖估测器(ODE)模型作为半监督学习贝叶斯网络模型中的经典模型,受到研究人员的广泛关注。现有的ODE模型分类器在进行分类...
关键词：贝叶斯网络 一依赖估测器 分类算法 结构扩展 属性值加权 
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