客户端中文邮件过滤算法研究

提出了改进的最小风险贝叶斯邮件过滤算法,将其应用于客户端中文邮件过滤,以适应邮件分类的个性化需求.实验结果表明,将改进算法应用于中文邮件过滤是可行的,且与传统贝叶斯算法相比,使垃圾邮件的误报率明显降低;实验测试了损失因子、特征数量对过滤效果的影响,得出了较优的参数设定,对中文邮件过滤提出了有益的思路.     

贝叶斯分类算法在垃圾邮件过滤中的应用

研究分析了贝叶斯分类算法的原理,流程及优缺点,采用基于最小风险的贝叶斯决策方法对电子邮件的内容进行分析来识别出垃圾邮件,提高了邮件过滤系统的整体性能。     

基于套索（Lasso）的中文垃圾邮件过滤

使用向量空间模型表示的文本邮件数据高维而稀疏,不利于邮件过滤分类模型的建立,通常需在分类器训练前进行维数约减。Lasso回归是一种基于l1正则化的多元线性模型,其在模型参数估计的同时实现了变量选择。提出使用Lasso回归进行垃圾邮件过滤,建立Lasso回归邮件分类模型、Lasso回归词条选择结合逻辑回归的分类模型,结合中文文本垃圾邮件数据集TREC06C进行垃圾邮件过滤实验。实验结果表明Lasso回归词条选择结合逻辑回归的邮件分类模型性能更佳。     

改进动态克隆选择算法在邮件过滤中的应用研究

提出了可控变异和随机变异方法,改进了动态克隆选择算法,建立并实现一种改进的基于人工免疫系统的邮件过滤算法.并采用SpamAssassin垃圾邮件样本对算法性能进行测试.实验结果表明,引入改进的动态克隆选择算法后,该算法对具有变异特性的垃圾邮件能保持较高的正确识别率,具有较好的自适应性和多样性.     

交通事件持续时间预测贝叶斯网方法研究

交通事件持续时间的预测是事件管理系统的重要组成部分,根据I-880实测数据集,利用逐步回归分析的方法确定事件持续时间的主要影响因素,分别建立了应用于事件持续时间预测的朴素贝叶斯(NB)模型、加树朴素贝叶斯(TAN)模型以及一般贝叶斯网(BN)模型,在分析数据特点的基础上确定了贝叶斯网的推理算法、参数学习以及结构学习方法.在不同数据缺失的程度和不同训练样本规模下,分别对三种模型的预测准确率进行了评价,结果表明贝叶斯网预测模型在数据缺失30%的情况下30min准确率高于80%.     

SMO算法在邮件过滤中的应用

针对传统的支持向量机(SVM)算法在速度方面的缺陷,本文提出将序列最小优化(SMO)算法引人到垃圾邮件过滤系统中,实验结果证明,该模型训练时间快,过滤效果好.     

邮件过滤系统中预处理方法的研究与实现

完成了邮件过滤系统中的预处理工作。实现了信息增益特征选择算法,通过实验对比,得出了PU系列语料库合适的特征维数。使用词频反文档频率公式计算了特征词的权重,通过算法把标准邮件集处理成了支持向量机算法可以直接处理的向量空间模型的形式。     

网络反垃圾邮件技术探讨

大量的垃圾邮件的出现对网络的安全造成很大威胁.本文系统分析了垃圾邮件产生的根源、危害和常见的反垃圾邮件技术,并比较了各种反垃圾邮件策略和不同部署方案的各自特点.     

基于朴素贝叶斯的城市轨道交通网络客流动态分配模型

为解决传统城市轨道交通网络客流动态分配模型分配均衡度低的问题,提出基于朴素贝叶斯设计城市轨道交通网络客流动态分配模型.通过识别城市轨道交通网络断面客流量,提出城市轨道交通网络客流动态分配的目标函数,标定客流动态分配参数,计算网络客流动态分配量,采用朴素贝叶斯分类方法确定城市轨道交通网络客流动态分配模型.实证表明,设计模型的分配均衡度最小为1.0,远高于对照组,证明此方法可有效缓解传统城市轨道交通网络客流动态分配模型分配均衡度低的问题.     

基于贝叶斯原理的车次号追踪方法

在铁路行车调度指挥中,需要实时掌握列车在路网中的实际位置.本文对承载 列车位置信息的车次号追踪方法的实现和优化进行研究.在分析车次号追踪问题基础上 给出了问题的数学描述和依赖于信号状态及列车行车计划的车次号基本追踪模型,并在 此基础上,构建了基于贝叶斯原理的车次号追踪优化方法和模型.采用津秦高速铁路数据 对实现的车次号追踪模型进行仿真和分析,并对车次号追踪模型在各种约束下的实现结 果进行比较分析.结果表明,该优化的车次追踪算法能有效地降低车次号追踪的误判,具 有良好的容错性和鲁棒性.     

基于TF-IDF-MP算法的新闻关键词提取研究

TF-IDF算法使用词频和逆文档频率来判断文章中词语的重要性,但类别区分效果不是很好。为提高分类效果,提出TFIDF-MP算法。首先对语料库中的文档进行段落标注,利用jieba分词工具分词并标注词性,然后根据特征词在单个文档中出现的次数与该特征词在语料库所有文档中出现的平均次数进行比较,采用改进后的Sigmoid函数调整特征词权值,同时根据相关文档的段落位置重要程度赋予不同的位置权重,根据特征词权重大小排序后用朴素贝叶斯分类器对文档进行分类。实验结果表明,TF-IDF-MP算法应用到新闻分类中,精确率、召回率和F1值等评价指标较TF-IDF及相关改进算法都得到较好的提升。     

基于朴素贝叶斯算法的船舶异常行为监测

随着海事事故与海上违法行为的不断增多,智能的监控方法成为降低海事事故,打击海上违法行为的有效手段.同时,船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)的普及及船舶交通管理系统(Vessel Traffic Service,VTS)的扩建,又为智能监控提供了数据支持.鉴于此,利用船舶自动识别系统提供的数据,分析通航水域船舶信息的分布情况,根据其概率分布采用朴素贝叶斯算法,从船舶航速、航向及距航道边界距离3个方面,构建船舶异常行为检测模型.最后,以成山角通航水域为例,检验模型的有效性.实验结果表明,构建的模型能够有效地完成异常行为监测,减少海事监管人员的工作强度,同时根据实验结果分析了成山角水域船舶航行的特点,并对成山角定线制提出合理化建议.     

基于特征多视图提升Naive Bayesian的Boosting改进算法

AdaBoost作为一种有效的集成学习方法,能够明显提高不稳定学习算法的分类正确率,但对稳定的Naive Bayesian分类算法的提升效果却不明显．为此,利用多种特征评估函数建立不同的特征视图,生成多个有差畀的加权朴素贝叶斯（WNB）基分类器;尝试使用几种不同的方式将样本权重嵌入WNB基分类器的参数中,对WNB产生扰动,进一步增加基分类器的不稳定性．实验结果表明．对比AdaBoost所提算法．BoostMV-WNB能够明显提升WNB文本分类器的性能．     

一个高质量的数字音频压缩算法

提出一个具有实时性能的改进型ＲＣＴ算法,并将改进型ＤＣＴ与混合滤波器组相结合,给出了一个高质量音频压缩算法,该算法增加了滤波变换块长度的自适应特性并更接近于人耳的滤波特性。     

一种基于稀疏表示的交通图像去噪算法

将图像稀疏表示方法引入到交通图像处理中,实现了一种基于K-SVD的正交匹配追踪的交通图像去噪算法.该算法通过奇异值分解,DCT字典进行自适应更新,形成更能表示图像结构的超完备字典.实验结果表明,相对于传统图像增强方法(中值滤波、均值滤波、基于小波滤波)和基于DCT冗余字典的稀疏表示图像增强方法,该算法能更有效地去除交通图像噪声,得到更高的峰值信噪比.     

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针对应用卡尔曼滤波器进行车辆GPS导航信号的动态滤波时难以建立精确的数学模型以及传统小波变换在实时性方面存在不足,提出了基于提升小波变换的GPS动态滤波新算法.该算法采用提升小波变换对车辆GPS导航信号进行分解;用3σ准则和多项式插值方法对各层提升小波变换系数进行粗差探测与数据修复;采用模平方软阈值去噪算法对各层提升小波变换系数进行去噪;最后进行提升小波逆变换,从而实现车辆GPS导航信号的动态滤波。仿真实验结果表明,该算法的导航定位精度优于卡尔曼滤波算法;虽然在导航定位精度方面稍比传统小波变换算法的性能高,但比传统小波变换算法速度快一倍;显然该算法对车辆GPS导航系统是有效的.     

基于粗糙集和贝叶斯分类器的病毒程序检测

在病毒程序检测中将粗糙集与贝叶斯分类器相结合．该方法在粗糙集属性约简的基础上，综合考虑了条件属性和决策属性的依赖性以及条件属性间的依赖性对约简的影响．通过基于依赖性的属性约简，减少对属性变量间独立性的限制，发挥贝叶斯分类器的鲁棒性潜能，优化贝叶斯分类器的特性．实验结果表明，检测率达到97．88％，正确率为97．16％，明显高于传统的基于特征和RIPPER的方法，也高于多贝叶斯方法；虚警率为5．19％，也比上述所有方法均有所降低．