李文进
- 作品数：3 被引量：5H指数：2
- 供职机构：江西理工大学理学院更多>>
- 发文基金：江西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进朴素贝叶斯的区间不确定性数据分类方法被引量：3
- 2014年
- 基于Parzen窗的朴素贝叶斯在区间不确定性数据分类中存在计算复杂度高、空间需求大的不足。针对该问题,提出一种改进的区间不确定性数据分类方法 IU-PNBC。首先采用Parzen窗估计区间样本的类条件概率密度函数(CCPDF);然后通过代数插值得到类条件概率密度函数的近似函数;最后利用近似代数插值函数计算样本的后验概率,并用于预测。通过人工生成的仿真数据和UCI标准数据集验证了算法假设的合理性以及插值点数对IUPNBC算法分类精度的影响。实验结果表明,当插值点数大于15时,IU-PNBC算法的分类精度趋于稳定,且插值点数越多,算法分类精度越高;该算法可以避免原Parzen窗估计对训练样本的依赖,并有效降低计算复杂度;同时由于该算法具有远低于基于Parzen窗的朴素贝叶斯的运行时间和空间需求,因此适合解决数据量较大的区间不确定性数据分类问题。
- 李文进熊小峰毛伊敏
- 关键词：朴素贝叶斯
- 不确定性数据的超球支持向量机分类方法被引量：2
- 2015年
- 针对区间不确定性数据的分类问题,提出一种基于超球支持向量机的多分类方法。采用超椭球凸集模型描述数据的不确定性信息;建立超球支持向量机的不确定约束规划模型,将其转化为两层嵌套约束规划问题;通过上下两层子优化交替迭代寻优的方法求解最优超球面,利用泰勒展开法,直接推导下层子优化线性近似问题的最优解,以降低计算复杂度。实验结果表明,该方法具有较高的分类精度及较好的抗噪性和鲁棒性,适合解决区间不确定性数据多分类问题。
- 李文进熊小峰毛伊敏
- 关键词：超球支持向量机
- 一种不确定数据的朴素贝叶斯分类方法
- 2014年
- 针对不确定性数据的分类问题,提出一种基于直方图估计的不确定性朴素贝叶斯分类器(HU-NBC).基于直方图估计的思想,建立估计不确定性数据概率密度函数的数学模型,并利用该模型估计不确定性朴素贝叶斯分类器的类条件概率密度函数.实验结果表明,与同类型算法相比,基于直方图估计的HU-NBC算法拥有较优的分类精度、较小的时间代价和空间需求,适合解决数据量较大的不确定性数据分类问题.
- 熊小峰李文进毛伊敏
- 关键词：不确定性数据朴素贝叶斯
