计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
2013年
12期
167-172
,共6页
装备作战仿真%数据流分类%概念漂移%贝叶斯
裝備作戰倣真%數據流分類%概唸漂移%貝葉斯
장비작전방진%수거류분류%개념표이%패협사
equipment combat simulation%data stream classification%concept drift%Bayesian
针对装备作战仿真数据流的无限流入和概念漂移现象影响分类模型准确度的问题,提出了一种基于权值窗口的增量学习型朴素贝叶斯分类算法.该算法通过在装备作战仿真数据流上建立权值窗口,以充分利用历史时间数据的后验信息学习新分类模型,目标是降低装备作战仿真数据流的无限流入和概念漂移现象对其分类模型准确度的影响,提高朴实贝叶斯分类模型的准确度.数值实验说明了该算法的有效性,并且其在分类性能、分类准确率、分类速度上优于同类算法.
針對裝備作戰倣真數據流的無限流入和概唸漂移現象影響分類模型準確度的問題,提齣瞭一種基于權值窗口的增量學習型樸素貝葉斯分類算法.該算法通過在裝備作戰倣真數據流上建立權值窗口,以充分利用歷史時間數據的後驗信息學習新分類模型,目標是降低裝備作戰倣真數據流的無限流入和概唸漂移現象對其分類模型準確度的影響,提高樸實貝葉斯分類模型的準確度.數值實驗說明瞭該算法的有效性,併且其在分類性能、分類準確率、分類速度上優于同類算法.
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