基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类算法 被引量：43

1

作者 邓维斌 王国胤 王燕 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第2期204-206,219,共4页

朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但其条件独立性假设并不符合客观实际,这在某种程度上影响了它的分类性能。加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展。基于Rough Set的属性重要性理论,提出了基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类方法,... 朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但其条件独立性假设并不符合客观实际,这在某种程度上影响了它的分类性能。加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展。基于Rough Set的属性重要性理论,提出了基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类方法,并分别从代数观、信息观及综合代数观和信息观的角度给出了属性权值的求解方法。通过在UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 朴素贝叶斯 加权朴素贝叶斯 ROUGH集 属性重要性 分类

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基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类算法 被引量：32

2

作者 张明卫 王波 +1 位作者 张斌 朱志良 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期952-955,共4页

朴素贝叶斯分类算法的条件独立性假设在很少情况下能够满足,为了克服该问题,提出了一种基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类模型.通过计算条件属性和决策属性之间的相关系数,对不同的条件属性赋予不同的权重,从而在保持简单性的基础上有... 朴素贝叶斯分类算法的条件独立性假设在很少情况下能够满足,为了克服该问题,提出了一种基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类模型.通过计算条件属性和决策属性之间的相关系数,对不同的条件属性赋予不同的权重,从而在保持简单性的基础上有效地提高了朴素贝叶斯算法的分类性能.首先给出了基于相关系数的属性权值求解方法,然后描述了相应的算法,并对算法原理进行了分析与证明.通过在中医小儿肺炎病例数据集和UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 数据挖掘 分类算法 朴素贝叶斯 加权朴素贝叶斯 相关系数

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基于粗糙集的加权朴素贝叶斯邮件过滤方法 被引量：20

3

作者 邓维斌 王国胤 洪智勇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第2期218-221,共4页

邮件过滤中有两个关键问题,一是如何选择有效的邮件特征集,二是设计较好的邮件过滤算法。在对邮件特性进行分析的基础上,综合邮件头及邮件内容的主要形象特征给出了一种新的邮件特征集提取方法。用粗糙集的信息观点度量了各属性的重要性... 邮件过滤中有两个关键问题,一是如何选择有效的邮件特征集,二是设计较好的邮件过滤算法。在对邮件特性进行分析的基础上,综合邮件头及邮件内容的主要形象特征给出了一种新的邮件特征集提取方法。用粗糙集的信息观点度量了各属性的重要性,并以此为权重进行加权朴素贝叶斯垃圾邮件过滤,有效地解决了朴素贝叶斯分类中的条件依赖性问题。通过在中英文邮件集上的测试实验,证明了所提出的邮件过滤方法的有效性。 展开更多

关键词 垃圾邮件过滤 特征选择 粗糙集 加权朴素贝叶斯

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基于分类概率加权的朴素贝叶斯分类方法 被引量：15

4

作者 张步良 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2012年第7期81-83,共3页

提出一种基于概率的加权朴素贝叶斯分类算法。通过对每个属性做朴素贝叶斯分类,得到该属性分类正确的概率,把该概率作为相应的权重,分别加在条件属性上,得到加权后的朴素贝叶斯分类器。以weka自带的数据集和uci数据集进行分类测试,得到... 提出一种基于概率的加权朴素贝叶斯分类算法。通过对每个属性做朴素贝叶斯分类,得到该属性分类正确的概率,把该概率作为相应的权重,分别加在条件属性上,得到加权后的朴素贝叶斯分类器。以weka自带的数据集和uci数据集进行分类测试,得到了较好的结果。 展开更多

关键词 加权朴素贝叶斯 分类概率 条件属性

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基于TF-IDF的加权朴素贝叶斯新闻文本分类算法 被引量：12

5

作者 许丽 焦博 赵章瑞 《网络安全技术与应用》 2021年第11期31-33,共3页

实时关注网络上的热点新闻信息可以提高党代表提案内容的时效性和代表性。对于网络热点新闻文本分类问题,基于朴素贝叶斯算法,选择词频-逆文档频率(TF-IDF,term frequency-inverse document frequency)为特征计算关键词的特征权重,通过... 实时关注网络上的热点新闻信息可以提高党代表提案内容的时效性和代表性。对于网络热点新闻文本分类问题,基于朴素贝叶斯算法,选择词频-逆文档频率(TF-IDF,term frequency-inverse document frequency)为特征计算关键词的特征权重,通过对朴素贝叶斯算法进行加权处理,实现对新闻文本数据进行分类。分别使用两个数据集进行三次实验,实验结果表明,该算法可以达到较高分类精度,对新闻文本分类效果较好。 展开更多

关键词 文本分类 特征提取 TF-IDF算法 加权朴素贝叶斯

原文传递

基于改进属性加权的朴素贝叶斯入侵取证研究 被引量：7

6

作者 贾娴 刘培玉 公伟 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第7期81-84,共4页

针对传统朴素贝叶斯分类模型在入侵取证中存在的特征项冗余问题,以及没有考虑入侵行为所涉及的数据属性间的差别问题,提出一种基于改进的属性加权朴素贝叶斯分类方法。用一种改进的基于特征冗余度的信息增益算法对特征项集进行优化,并... 针对传统朴素贝叶斯分类模型在入侵取证中存在的特征项冗余问题,以及没有考虑入侵行为所涉及的数据属性间的差别问题,提出一种基于改进的属性加权朴素贝叶斯分类方法。用一种改进的基于特征冗余度的信息增益算法对特征项集进行优化,并在此优化结果的基础上,提取出其中的特征冗余度判别函数作为权值引入贝叶斯分类算法中,对不同的条件属性赋予不同的权值。经实验验证,该算法能有效地选择特征向量,降低分类干扰,提高检测精度。 展开更多

关键词 入侵取证 朴素贝叶斯 加权朴素贝叶斯 信息增益 特征冗余度 属性加权

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一种朴素贝叶斯分类增量学习算法 被引量：8

7

作者 罗福星 刘卫国 《微计算机应用》 2008年第6期107-112,共6页

朴素贝叶斯(Nave Bayes,NB)分类方法是一种简单而有效的概率分类方法,但是贝叶斯算法存在训练集数据不完备这个缺陷。传统的贝叶斯分类方法在有新的训练样本加入时,需要重新学习已经学习过的样本,耗费大量时间。为此引入增量学习算法,... 朴素贝叶斯(Nave Bayes,NB)分类方法是一种简单而有效的概率分类方法,但是贝叶斯算法存在训练集数据不完备这个缺陷。传统的贝叶斯分类方法在有新的训练样本加入时,需要重新学习已经学习过的样本,耗费大量时间。为此引入增量学习算法,算法在已有的分类器的基础上,自主选择学习新的文本来修正分类器。本文给出词频加权朴素贝叶斯分类增量学习算法思想及其具体算法,并对算法给予证明。通过算法分析可知,相比无增量学习的贝叶斯分类,本算法额外的空间复杂度与时间复杂度都在可接受范围。 展开更多

关键词 加权朴素贝叶斯 增量学习 分类算法 类置信度

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基于本体和加权朴素贝叶斯的网络舆情主题分类 被引量：7

8

作者 丁晟春 王小英 刘梦露 《现代情报》 CSSCI 2018年第8期12-17,34,共7页

及时准确地对舆情信息进行主题分类,不仅能实时了解舆情动态变化,还能为预判舆情发展趋势、舆论引导建立基础。本文提出一种基于本体和加权朴素贝叶斯的网络舆情主题分类方法,通过使用本体将领域知识和领域文本特征融入分类过程中。将... 及时准确地对舆情信息进行主题分类,不仅能实时了解舆情动态变化,还能为预判舆情发展趋势、舆论引导建立基础。本文提出一种基于本体和加权朴素贝叶斯的网络舆情主题分类方法,通过使用本体将领域知识和领域文本特征融入分类过程中。将该方法应用到动物卫生领域舆情主题分类中,分类结果精确度为0.9402,Marco_F1达到0.9339。通过与朴素贝叶斯(NB)和THUCTC两种方法的对比实验,证明本文提出的基于本体和加权朴素贝叶斯的分类方法有效且具有可行性,但是领域本体的概念、关系的完备程度会影响分类的效率。 展开更多

关键词 网络舆情 主题分类 本体 加权朴素贝叶斯

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基于粒子群的加权朴素贝叶斯入侵检测模型 被引量：7

9

作者 任晓奎 缴文斌 周丹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第7期122-126,共5页

针对传统朴素贝叶斯算法对高维复杂的入侵行为检测效率低下的状况,提出一种基于粒子群的加权朴素贝叶斯入侵检测模型。模型首先用粗糙集理论对样本属性特征集进行约简,再利用改进的粒子群算法优化加权朴素贝叶斯算法的属性权值,获得属... 针对传统朴素贝叶斯算法对高维复杂的入侵行为检测效率低下的状况,提出一种基于粒子群的加权朴素贝叶斯入侵检测模型。模型首先用粗糙集理论对样本属性特征集进行约简,再利用改进的粒子群算法优化加权朴素贝叶斯算法的属性权值,获得属性权值的最优解,用获得的最优解构造贝叶斯分类器完成检测。其中,改进的粒子群是采用权衡因子方法更新其速度和位置公式,避免产生局部最优。两种算法的结合,既能解决传统朴素贝叶斯算法的特征项冗余问题,同时也可以优化特征项间的强独立性问题。通过实验证实了该模型的实效性,提高了检测率。 展开更多

关键词 入侵检测 粗糙集理论 加权朴素贝叶斯 粒子群优化算法

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一种选择性的加权朴素贝叶斯分类器 被引量：3

10

作者 王峻 刘淮生 《湖南文理学院学报（自然科学版）》 CAS 2008年第1期77-79,83,共4页

朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但它的条件独立性假设影响了它分类的正确率.加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展.通过分析属性相关性的度量和属性约简,选择一组最近似独立的属性约简子集,并结合加权朴素贝叶斯和选择性贝叶斯... 朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但它的条件独立性假设影响了它分类的正确率.加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展.通过分析属性相关性的度量和属性约简,选择一组最近似独立的属性约简子集,并结合加权朴素贝叶斯和选择性贝叶斯分类器的优点,提出一种选择性的加权贝叶斯分类器SWNBC.实验结果表明,与朴素贝叶斯分类器相比,WSANBC分类器具有较高的分类正确率. 展开更多

关键词 朴素贝叶斯 加权朴素贝叶斯 属性相关性 属性约简 权重 信息增益

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一种基于遗传算法的加权朴素贝叶斯分类算法 被引量：6

11

作者 保玉俊 周莉莉 段鹏 《云南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2018年第6期525-529,共5页

朴素贝叶斯算法因其分类精度高、模型简单等优点而被得到普遍应用,但因为它需要具备很强的属性之间的条件独立性假设,使得其在实际分类学习中很难实现.针对这个缺点,提出了一种基于遗传算法的加权朴素贝叶斯分类算法(G_WNB).该算法将遗... 朴素贝叶斯算法因其分类精度高、模型简单等优点而被得到普遍应用,但因为它需要具备很强的属性之间的条件独立性假设,使得其在实际分类学习中很难实现.针对这个缺点,提出了一种基于遗传算法的加权朴素贝叶斯分类算法(G_WNB).该算法将遗传算法(GA)与加权朴素贝叶斯分类算法(WNB)相结合,首先使用基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类算法,综合信息论与代数论给出的属性权值求解方法,计算出每个属性的权值,以初始权值作为初始种群,加权朴素贝叶斯的分类正确率为适应度函数,采用遗传算法优选,以使适应度函数最高的权值为数据集的最终权值,最后使用G_WNB进行分类.实验表明,该算法提高了分类准确率,同时提高了朴素贝叶斯分类器的性能. 展开更多

关键词 加权朴素贝叶斯 ROUGH集 属性重要度 遗传算法 适应度函数 分类

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新型加权粗糙朴素贝叶斯算法及其应用研究 被引量：6

12

作者 王辉 黄自威 刘淑芬 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第12期3668-3672,3692,共6页

待分类数据集中通常存在大量的冗余属性,会严重影响分类效率。为了达到在降低计算复杂度的同时提高分类准确率的目的。首先在朴素贝叶斯模型中引入粗糙集技术对数据集进行属性约简,获取最优属性子集;然后在此基础上以最大化数据集的对... 待分类数据集中通常存在大量的冗余属性,会严重影响分类效率。为了达到在降低计算复杂度的同时提高分类准确率的目的。首先在朴素贝叶斯模型中引入粗糙集技术对数据集进行属性约简,获取最优属性子集;然后在此基础上以最大化数据集的对数条件似然估计为标准对条件属性设定(近似)最优权值,进而提出一种新型加权粗糙朴素贝叶斯模型。通过在垃圾邮件过滤领域对该模型进行实际验证表明,贝叶斯模型的分类效率有明显提高,而且分类性能更加稳定,证明该方法不仅可以有效去除冗余属性,而且为条件属性赋予的权值较之传统加权方法更加合理。 展开更多

关键词 加权朴素贝叶斯 决策表 属性约简 对数条件似然估计 垃圾邮件过滤

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基于高维数据的加权朴素贝叶斯算法研究 被引量：6

13

作者 赵海霞 李赟 石洪波 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第8期5-9,共5页

针对具有复杂结构的高维数据分类问题,文章提出一种基于特征选择和约简的加权朴素贝叶斯算法(WNBC-FSR)。该算法基于距离相关和最大信息系数的方法,从相关性和冗余性两个角度对高维数据进行特征筛选;采用属性和类别变量间的最大信息系... 针对具有复杂结构的高维数据分类问题,文章提出一种基于特征选择和约简的加权朴素贝叶斯算法(WNBC-FSR)。该算法基于距离相关和最大信息系数的方法,从相关性和冗余性两个角度对高维数据进行特征筛选;采用属性和类别变量间的最大信息系数对属性进行加权,构建并训练加权朴素贝叶斯算法。实验结果表明:在几种算法的比较中,无论是从AUC还是F1值来看,WNBC-FSR算法的分类效果均是最优的。 展开更多

关键词 距离相关系数 最大信息系数 相关性 冗余性 加权朴素贝叶斯

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基于PLS的加权朴素贝叶斯分类测试算法 被引量：4

14

作者 李雪莲 《电子质量》 2010年第7期4-6,共3页

朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但是它的条件独立性假设影响了其分类性能。通过放松朴素贝叶斯假设,可以增强其分类效果,但通常会导致计算代价大幅提高。文章提出了一种基于偏最小二乘的加权朴素贝叶斯分类算法,通过建立条... 朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但是它的条件独立性假设影响了其分类性能。通过放松朴素贝叶斯假设,可以增强其分类效果,但通常会导致计算代价大幅提高。文章提出了一种基于偏最小二乘的加权朴素贝叶斯分类算法,通过建立条件属性和决策属性之间偏最小二乘回归方程,把回归系数赋给对应的条件属性,作为相应的权重,从而在保持简单性的基础上有效地提高了朴素贝叶斯算法的分类性能。最后,通过在UCI数据集上的仿真实验,验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 朴素贝叶斯 加权朴素贝叶斯 偏最小二乘 分类测试

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朴素贝叶斯及其在装备保障能力评估中的应用 被引量：3

15

作者 彭善国 王希武 +1 位作者 王寅龙 钟启艮 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第6期222-224,共3页

全面、客观、准确地进行装备保障能力评估,对于我军装备战斗力形成与保持及指挥决策有着重要意义。针对现有装备保障能力评估指标体系中独立性原则,结合朴素贝叶斯独立性假设,提出将加权朴素贝叶斯应用于装备保障能力评估中的研究。以... 全面、客观、准确地进行装备保障能力评估,对于我军装备战斗力形成与保持及指挥决策有着重要意义。针对现有装备保障能力评估指标体系中独立性原则,结合朴素贝叶斯独立性假设,提出将加权朴素贝叶斯应用于装备保障能力评估中的研究。以保障能力评估值为类变量,以指标要素为属性变量,通过样本训练,得到各属性加权值,构造出成熟的分类器以供调用。通过实验,证明其可行性,为装备保障能力评估提供参考。 展开更多

关键词 朴素贝叶斯 加权朴素贝叶斯 装备保障能力 评估指标体系

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基于加权朴素贝叶斯的干式空心电抗器状态评估方法

16

作者 赵启承 张波 +3 位作者 洪金琪 韩国文 韩文芳 陈锋 《热力发电》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期144-152,共9页

实际运行状态的干式空心电抗器在故障诊断时,减少故障误报率和漏报率是其研究的重点和难点。对此,提出基于加权朴素贝叶斯的干式空心电抗器状态评估方法。首先建立基于多物理场耦合的电抗器匝间短路故障仿真模型,并通过搭建电抗器运行... 实际运行状态的干式空心电抗器在故障诊断时,减少故障误报率和漏报率是其研究的重点和难点。对此,提出基于加权朴素贝叶斯的干式空心电抗器状态评估方法。首先建立基于多物理场耦合的电抗器匝间短路故障仿真模型,并通过搭建电抗器运行试验平台验证了仿真方法的有效性;然后仿真和分析了多运行状态下电抗器电流幅值、电流谐波、阻抗角和热点温度等特征量变化规律,获取电抗器正常和已知故障样本集;最后提出基于多状态特征量的加权朴素贝叶斯电抗器状态评估方法。算例结果表明:该方法具有分类准确率高、训练样本少等优点,是电抗器运行状态识别和分类的有效方法。 展开更多

关键词 干式空心电抗器 等效模型 加权朴素贝叶斯 状态评估

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基于改进朴素贝叶斯分类算法的大学生综合测评预警研究

17

作者 魏超 《科技创新与生产力》 2023年第10期40-43,共4页

新时代需要培养德智体美劳全面发展的接班人,如何督促每一位学生成为综合素质较高的人才是高校所面对的问题。针对这一问题,本文基于朴素贝叶斯分类算法的研究,提出了加权朴素贝叶斯分类算法,实现了对高校大学生的综合测评的预警研究。

关键词 综合测评 加权朴素贝叶斯 预警

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改进加权朴素贝叶斯的软件缺陷预测算法 被引量：3

18

作者 郭树强 黄蕊 李卿 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第3期600-605,共6页

针对软件缺陷预测领域特征之间存在紧密关联性而影响朴素贝叶斯分类性能的问题,提出一种改进加权朴素贝叶斯的分类算法。首先,通过预处理步骤以及特征成对计算,创建彼此之间的依赖关系。然后,通过构造权值的方式实现朴素贝叶斯的独立性... 针对软件缺陷预测领域特征之间存在紧密关联性而影响朴素贝叶斯分类性能的问题,提出一种改进加权朴素贝叶斯的分类算法。首先,通过预处理步骤以及特征成对计算,创建彼此之间的依赖关系。然后,通过构造权值的方式实现朴素贝叶斯的独立性假设松弛。最后,使用离散化方法将软件指标的数值转化为分类值,并利用min-max归一化程序对数据进行归一化处理。使用获得广泛认可的NASA信用数据库进行实验,实验结果表明,提出的改进算法比标准朴素贝叶斯方法预测效果更好,相比其他几种同类算法,提出的算法更具竞争性。 展开更多

关键词 加权朴素贝叶斯 特征不相关 加权系数 软件缺陷预测 离散化 min-max归一化

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一种基于强属性限定的加权贝叶斯分类器 被引量：1

19

作者 王峻 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1719-1722,共4页

朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但它的条件独立性假设使其无法将属性间的依赖关系表达出来,影响了它分类的正确率,加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展。基于强属性限定的贝叶斯分类器SANBC,通过在强弱属性之间添加增强弧以弱... 朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但它的条件独立性假设使其无法将属性间的依赖关系表达出来,影响了它分类的正确率,加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展。基于强属性限定的贝叶斯分类器SANBC,通过在强弱属性之间添加增强弧以弱化朴素贝叶斯的独立性假设,扩展了朴素贝叶斯分类器的结构;结合加权朴素贝叶斯和基于强属性限定的贝叶斯分类器SANBC的优点,提出一种基于强属性限定的加权贝叶斯分类器WSANBC;实验结果表明,WSANBC分类器具有较高的分类正确率。 展开更多

关键词 朴素贝叶斯 加权朴素贝叶斯 权重 信息增益 依赖关系

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数控机床主轴的神经网络热评价模型研究 被引量：3

20

作者 涂怡蓉 陈秀梅 +1 位作者 史晨阳 张世珍 《机床与液压》 北大核心 2020年第22期24-28,共5页

热误差作为影响机床加工精度的重要因素之一,严重制约着机床加工精度的提高。而主轴是数控机床的关键功能部件,对其进行热特性研究对提高机床的加工精度具有重要的意义。将同一类型、不同使用年限的机床主轴温度值和热变形值作为评价指... 热误差作为影响机床加工精度的重要因素之一,严重制约着机床加工精度的提高。而主轴是数控机床的关键功能部件,对其进行热特性研究对提高机床的加工精度具有重要的意义。将同一类型、不同使用年限的机床主轴温度值和热变形值作为评价指标,建立数控机床主轴的神经网络热评价模型;针对BP神经网络易陷入局部最优值、收敛速度慢等问题,采用粒子群优化(PSO)算法优化加权朴素贝叶斯(WNB)的初始权值,获取权值全局最优解,构建了粒子群优化加权朴素贝叶斯机床主轴热评价模型,实现对机床主轴热特性的评价。MATLAB仿真结果表明:PSO-WNB模型精度为94.1%,收敛速度快,预测精度高,优于BP神经网络,为数控机床热特性评价提供了新思路。 展开更多

关键词 机床主轴 热评价 粒子群优化算法 加权朴素贝叶斯

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