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针对目前机器学习研究领域中的数据分类问题,选择朴素贝叶斯算法作为研究对象。首先,通过对样本数据特征属性的权重进行加权调整,提高算法处理的准确率;然后,改进朴素贝叶斯算法分类器模型,使其能够利用Map/Reduce并行编程模型,采用多计算资源节点并行处理,进一步提高处理速度。最后,对UCI dataset数据库进行实验验证,结果表明:改进后的算法在海量数据分类处理中具有更好的性能表现。 相似文献
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针对目前高可靠性产品测试性评估验证面临的样本量不足的问题,提出一种基于Bayes理论的内外场数据融合评估技术,并给出详细的内外场测试性数据收集方法及原则,利用某产品的试验数据对该方法进行了验证。该方法工程应用性强,可作为高可靠性产品测试性评估的依据。 相似文献
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空袭目标识别是防空作战指挥决策的关键环节,针对空袭目标特征繁杂容易造成模型拟合和识别精度不高这一问题,为提高空袭目标的识别能力,提出了一种基于双层随机森林的空袭目标识别算法。该算法在第一层随机森林通过计算基尼指数变化量对特征进行重要性评估和优选,然后在第二层随机森林进行数据降维和目标识别,相较传统随机森林能够提高目标识别的准确率和稳定性。将该算法与传统随机森林、支持向量机和PNN神经网络进行对比分析,仿真结果表明该算法能够在保证识别准确率的基础上同时具有较高的识别速度和识别稳定性。 相似文献
378.
自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据中蕴含着与船舶交通相关的时间序列信息。基于AIS数据段的相似性搜索也成为智能船运领域的研究热点。AIS数据属于多维时间序列数据,传统的多维数据序列相似性搜索方法通过将原始数据进行降维,并在降维后的数据空间进行时序数据的相似性搜索。然而,此种方法计算复杂度较高,会极大程度地降低相似性搜索的效率。深度学习模型产生的二进制编码改善了时间序列数据搜索性能。基于注意力(Attention)机制的AIS数据段相似性搜索模型对时间序列数据中的时序信息与参数变量间的潜在关系进行同时获取与学习。基于Attention机制的Seq2Seq的相似性搜索模型结合了时间序列数据与Seq2Seq模型的特点,使用Seq2Seq模型中GRU编码器产生的二进制编码进行AIS时间序列数据的相似性搜索。相应的实验结果也表明这种基于Attention机制的模型具有优异的AIS数据相似性搜索性能。 相似文献
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轰鸣的飞机,硝烟弥漫的战场,令人炫目的盘旋与筋斗,这些似乎都与女人有一定距离,但她们却成为空军航空医学领域的领舞者。她们是空军航空医学研究所的女研究员。作为航空医学领域的博士硕士,她们为了保证飞行员的生命安全,解决飞行中各种环境因素对人体的影响和防护问题,有效地提高飞行员的战斗能力,过着与周围环境极不相称的简单生活,进行着与繁华都市距离如此遥远的科学研究。 相似文献