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贝叶斯分类器与判别式学习方法研究
  • 项目名称：贝叶斯分类器与判别式学习方法研究
  • 项目类别：面上项目
  • 批准号：60873100
  • 申请代码：F020512
  • 项目来源：国家自然科学基金
  • 研究期限：2009-01-01-2011-12-31
  • 项目负责人：石洪波
  • 负责人职称：教授
  • 依托单位：山西财经大学
  • 批准年度：2008
中文摘要：

分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一项非常基本和重要的任务，有着极其广泛的应用。贝叶斯分类器是建立在贝叶斯统计学和贝叶斯网络方法基础上的、具有优良的可解释型和分类精度的最优分类器模型。针对实际应用中很难获得大规模的数据样本与贝叶斯分类器产生式学习方法存在的问题，本项目拟对贝叶斯分类器和判别式学习方法进行研究，构造分类性能更优、健壮性更强的分类器。具体内容包括1）系统研究贝叶斯分类器的判别式学习方法；2）研究利用贝叶斯网络提高支持向量机处理不完备数据能力的方法；3）研究产生式与判别式混合分类模型构造方法。本项目的研究成果不仅会提高贝叶斯网络分类器的分类性能和支持向量机的适应能力，而且有利于促进机器学习与数据挖掘中分类方法的深入研究与发展，该项目的研究具有重要的理论意义和实用价值。

中文主题词： 贝叶斯分类器；产生式学习；判别式学习；支持向量机
成果综合统计
成果类型
数量
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利
  • 获奖
  • 著作
  • 27
  • 6
  • 0
  • 0
  • 1
期刊论文
基于半监督K-means的K值全局寻优算法
半监督聚类的若干新进展
基于半监督学习的SVM-KNN
产生式与判别式线性混合分类器
贝叶斯分类器的判别式参数学习
一种基于属性分割的产生式/判别式混合分类器
快速的混合进化子结构发现算法
基于粗糙集的定性概率网整合方法
基于定性互信息的定性概率网歧义性约简
产生式与判别式组合分类器学习算法
基于神经网络集成的垃圾邮件过滤系统设计
基于MapReduce的Bagging贝叶斯文本分类
基于频繁项集的多标签文本分类算法
Integration of Multiple Temporal Qualitative Probabilistic Networks in Time Series Environments
用于图学习的主干图核方法
基于Hadoop的分布式朴素贝叶斯文本分类
产生式与判别式分类方法研究
基于粗糙集的多标签文本分类算法
基于GA-CFS属性选择的个人信用评估模型
自适应种群的高效动态粒子群聚类算法
一种基于聚类的文本迁移学习算法
基于用户特征分类的精准广告投放研究
基于MapReduce的K-means聚类集成
多特征差异决策耦合Top-Hat变换的红外目标检测
自适应种群的高斯动态粒子群聚类算法
基于圆谐分量展开与Gyrator变换域相位检索的光学图像加密算法
面向电子商务应用的WebGIS系统
会议论文
The Na?ve Bayesian Classifier Learning Algorithm Based on Adaboost and Parameter Expectations
Integration of multiple qualitative probabilistic networks based on probabilistic rough sets.
A Coevolutionary Approach to Substructure Discovery Based on Individual Cooperation
Learning Temporal Qualitative Probabilistic Networks from Data
Interpolation of Missing Hydrological Data Based on BP-Neural Networks
Na?ve Bayes vs. Support Vector Machine: Resilience to Missing Data
著作
基于混合进化的子结构发现
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