陈弋兰
- 作品数：3 被引量：4H指数：1
- 供职机构：安徽建筑工业学院数理系更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 朴素贝叶斯分类器的误差估计被引量：4
- 2008年
- 模式分类旨在依据识别对象特征的观察值将其归并至某个类别,贝叶斯分类决策可实现模式分类.给出一类遵从特征观察量独立性假设的贝叶斯分类器即朴素贝叶斯分类器设计,并给出朴素贝叶斯分类器的分类误差估计方法.理论分析与实验结果表明,朴素贝叶斯分类器设计方案可行,且其分类误差估计方法有效,可用于模式分类事务处理.
- 陈弋兰王鸣孙书诚
- 关键词：朴素贝叶斯分类器错误率
- 基于模糊聚类的混合朴素贝叶斯分类模型
- 2009年
- 针对朴素贝叶斯分类器硬分类的不足,将模糊C-均值聚类与朴素贝叶斯分类相结合,提出一类新的基于模糊聚类的混合朴素贝叶斯分类模型,并给出它的分类误差估计方法。理论分析与实验结果表明,基于模糊聚类的混合朴素贝叶斯分类模型可行,其分类的误差估计方法有效。新的基于模糊聚类的混合朴素贝叶斯分类模型提高了模式分类能力。
- 陈弋兰
- 关键词：模糊聚类朴素贝叶斯分类错误率
- 基于朴素贝叶斯分类的图像消噪
- 2008年
- 图像消噪是图像分割和识别的必要预处理。根据噪声的统计特征和频谱分布规律以及图像特点,人们提出并发展了多种不同的图像消噪方法。基于朴素贝叶斯分类决策的图像消噪效果良好,在图像消噪和细节保留上取得了合理的平衡。
- 陈弋兰
- 关键词：图像消噪朴素贝叶斯分类分类器
