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摘要:
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.
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文献信息
篇名 面向装备作战仿真数据流的改进型贝叶斯分类方法研究
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 装备作战仿真 数据流分类 概念漂移 贝叶斯
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目 数据挖掘
研究方向 页码范围 167-172
页数 6页 分类号 TP391.99
字数 6655字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2013.12.026
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曹波伟 装甲兵工程学院仿真中心 6 1 1.0 1.0
2 薛青 装甲兵工程学院仿真中心 75 280 9.0 12.0
3 汤再江 装甲兵工程学院仿真中心 13 64 4.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
装备作战仿真
数据流分类
概念漂移
贝叶斯
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
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11
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