一种基于改进朴素贝叶斯的涉密文本识别方法.pdf
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一种基于改进朴素贝叶斯的涉密文本识别方法.pdf
本发明公开了一种基于改进朴素贝叶斯的涉密文本识别方法,包括以下步骤:S1.构建朴素贝叶斯模型并进行增量式学习;S2.加载增量式学习得到的朴素贝叶斯模型;S3.读取待识别的文本;S4.利用朴素贝叶斯模型对文本进行识别,并标注其对应的密级。本发明中,基于朴素贝叶斯加权模型使得学习更加合理,并提出了特征权重的增量学习方案,能够大幅提升涉密文本检测的准确率;基于涉密特征空间改变的进行增量学习,简单有效地解决了有新的涉密特征加入或者有旧的涉密特征的密级下降的问题。
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本发明涉及一种基于朴素贝叶斯模型的乐器种类识别方法和系统,包括以下步骤:S1将待识别的乐曲分为若干音频帧;S2提取音频帧中的时域信息、频域信息与倒频域信息以及梅尔频率倒谱系数,形成与音频帧对应的特征向量;S3将若干个乐器对应的音频特征向量和所有的音频帧对应的特征向量输入至朴素贝叶斯模型,根据乐器出现在乐曲中的概率对乐器进行识别。其通过这种数据化的音乐特征提取的方式,实现人工智能对乐器的种类、音色、技法的识别,帮助精细化区分其同质化和异质化乐器之间的关系,尤其是同质性乐器种类的音响细分、音色相似度、技术重合
一种改进的选择性朴素贝叶斯方法.pdf
本发明公开的一种改进的选择性朴素贝叶斯方法,包括以下步骤:将WoE值和IV值引入属性选择中,得到与类别相关度较高的属性子集,构造朴素贝叶斯分类器;然后在其基础上进一步删除冗余属性,得到最优属性子集。本发明改进的选择性朴素贝叶斯方法现有的贝叶斯算法的基础上,将WoE和IV指标引入属性选择,提高朴素贝叶斯在属性冗余时的分类性能,同时在属性不冗余的情况下保持朴素贝叶斯的分类性能;根据阈值筛选得到第一轮属性子集,从而减少了遍历空间,解决了在减少属性维度的同时提高分类的正确性的问题。