模糊Bayes判别法在判别归类系统中的应用研究

发布时间：2017-05-31 19:17

  本文关键词：模糊Bayes判别法在判别归类系统中的应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着计算机技术的日益发展,传统的纸质数据和项目管理模式正逐渐地退出历史舞台,信息系统应用技术已慢慢地占据主导地位。在当今大数据背景下,海量数据涌现的同时还伴随着多样化的数据处理问题。由经验可知,在海量信息中只有小部分数据是有价值的。迫于对能够自动且高效地获取有用信息的技术的需求,数据挖掘技术变得越来越重要。贝叶斯判别法是一个经典的数据挖掘算法,已经被广泛地应用于多个判别领域,一直受到研究者们的高度重视,其判别能力及效率也获得了认可。在贝叶斯判别法的不足之处基础上,希望通过将其与其他技术相融合来拓宽它的应用范围。为此,为了克服实际判别归类问题中的不确定性和模糊性,本课题选择将能够处理模糊性现象的模糊数学与贝叶斯判别法相结合。本文基于判别归类系统面向多类用户的需求,针对实际判别归类问题的特性,将模糊数学与贝叶斯判别法相结合,使用专家评判法来确定判别归类问题中各个已知总体的发生概率。本课题主要完成以下几个方面的工作和研究内容。(1)研究距离判别法及贝叶斯判别法的理论知识并收集与其相关的研究应用。通过对这两个算法的比较分析,获取各自的优势与不足,寻找与模糊数学相结合的突破点。(2)研究模糊数学的理论知识。深入了解实际应用中的判别归类案例,规划模糊贝叶斯判别归类过程,建立相应模型。(3)分析判别归类的需求特征,结合已建立的算法模型,定义系统中的数据输入和产出。(4)依据改进的算法模型及实际判别归类需求,完成对判别归类系统的整体设计,并编写代码实现。系统完成后,再进行算法验证、可行性测试及多种算法判别能力的对比分析工作。本文不仅详细阐述了上述研究内容,还介绍了模糊贝叶斯判别法在实际中的应用,并将实现后的系统进行了演示。
【关键词】：贝叶斯判别法 模糊数学 模糊贝叶斯判别法 判别归类系统
【学位授予单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O212.8;O159
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 研究背景及其意义10-13
• 1.1.1 研究背景10-12
• 1.1.2 研究目的及意义12-13
• 1.2 研究现状13-14
• 1.3 课题的提出14
• 1.4 课题的主要工作14-15
• 1.5 论文的组织结构15-16
• 1.6 本章小结16-17
• 第2章 判别分析相关理论17-28
• 2.1 判别分析概述17-18
• 2.2 距离判别分析18-21
• 2.2.1 马氏距离18-19
• 2.2.2 距离判别的思想及方法19-21
• 2.3 贝叶斯判别分析21-25
• 2.3.1 先知知识21-23
• 2.3.1.1 先验概率21
• 2.3.1.2 广义平方距离21-23
• 2.3.2 贝叶斯判别准则23-24
• 2.3.3 贝叶斯判别的解24-25
• 2.3.4 正态总体的贝叶斯判别的解25
• 2.4 判别效果的检验25-27
• 2.4.1 两总体判别效果的检验26-27
• 2.4.2 k总体判别效果的检验 (k2)27
• 2.5 本章小结27-28
• 第3章 模糊贝叶斯判别28-39
• 3.1 模糊数学28-31
• 3.1.1 经典集合与特征函数28-29
• 3.1.2 模糊集合与隶属函数29
• 3.1.3 模糊集的运算29-30
• 3.1.4 模糊集的基本定理— ? 水平截集30-31
• 3.2 模糊贝叶斯的研究现状31
• 3.3 基于模糊集理论的概率分析31-35
• 3.3.1 专家语言描述的模糊数处理32-34
• 3.3.2 模糊数解模糊34-35
• 3.4 模糊贝叶斯判别算法模型35-38
• 3.4.1 处理专家评判数据获取先验概率35-37
• 3.4.2 使用模糊贝叶斯判别法求解37-38
• 3.5 本章小结38-39
• 第4章 系统实现及实例应用39-55
• 4.1 系统实现目的及意义39-40
• 4.2 系统实现40-49
• 4.2.1 系统流程40-42
• 4.2.2 系统数据处理42-46
• 4.2.3 导入数据在内存中的处理机制46
• 4.2.4 模糊贝叶斯判别算法实现46-47
• 4.2.5 选取计算方法47-48
• 4.2.6 导出计算结果48-49
• 4.3 模糊贝叶斯判别法在实例中的应用49-53
• 4.3.1 计算模糊先验概率50-52
• 4.3.2 计算广义平方距离52-53
• 4.3.3 判别能力分析53
• 4.4 本章小结53-55
• 第5章 总结与展望55-56
• 致谢56-57
• 参考文献57-59
• 个人简历59

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 崔光磊;熊伟;;贝叶斯判别法在煤与瓦斯突出预测中的应用[J];煤炭工程;2013年03期

2 李建军;丁正生;张海燕;;常用判别分类方法分析[J];西安科技大学学报;2007年01期

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本文编号：410414