贝叶斯分类多实例分析分析

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1、用于运动识别的聚类特征融合方法和装置供应了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置，所述方法包括：将从被采集者的加速度信号中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组；通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数；运用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率；基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重；以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集。加速度信号时频域特征以聚类中心为基向量的线性方程组基向量的系数方差贡献率融合权重基于特征组合的步态行为识别方法本独创公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法，包括以下步骤：通过加速度传感器获得用户在行

2、为状态下身体的运动加速度信息；从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的相互关系数；采纳聚合法选取参数组成特征向量；以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集，对分类器进行训练，使的分类器具有分类步态行为的实力；将待识别的步态加速度信号的全部特征向量输入到训练后的分类器中，并分别给予所属类别，统计全部特征向量的所属类别，并将出现次数最多的类别给予待识别的步态加速度信号。实现简化计算过程，降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。传感器 加速度信息 峰值、频率、步态周期、四分位、相关系数-聚合法-特征向量样本及和步态加速度信号的特征向量 作为训练集分类器具有

3、分类步态行为的实力基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统本独创公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统，该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据，之后存储到后备训练数据集中进行积累，达到设定的阈值后放入训练数据集中；运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算，构造贝叶斯网络分类器；从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据，经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。本独创，利用贝叶斯网络分类器构建故障诊断系统，实现了对错综困难的核心网故障进行智能化的系统诊断功能，提高了诊断的精确性和敏捷性，并且该系统构建于网络管理系统之

4、上，易于实施，对核心网综合信息处理具有广泛的适应性。告警信息和故障类型训练集贝叶斯网络分类器训练(由告警信息获得对应的故障类型)一种MapReduce并行化大数据文本分类方法一种MapReduce并行化大数据文本分类方法，包括如下步骤：第一步：建立用于文本分类的基准测试数据集，进行数据预处理，包括分词、去停用词、词根还原；将该基准测试数据集随机划分为训练文本和测试文本，将所述基准测试数据集采纳向量空间模型建立文本表示模型；其次步：依据上述文本表示模型采纳CDMT对所述基准测试数据集进行特征选择；第三步：采纳贝叶斯分类器对所述基准测试数据集进行训练学习，得到分类结果。本独创供应一种分类性能良好、

5、区分度较高的MapReduce并行化大数据文本分类方法。文本分类的基准测试数据集数据预处理：分词、去停用词、词根还原训练文本和测试文本向量模型建立文本表示模型CDMT对基准进行特征选择贝叶斯分类器 分类结果基于贝叶斯分类器的股票中长期趋势预料方法及系统本独创涉及一种基于贝叶斯分类器的股票中长期趋势预料方法，包括：股票数据的选取，确定各个起始点及区间长度dj；划分区间，计算出历史数据区间斜率；对历史数据区间斜率进行学习并对置信度推断区间进行预料，得到以置信度推断区间起始点为起点的多个交易日的股票均价；计算置信度，将置信度与预先设定好的阈值进行比较；预料将来区间斜率,将将来区间斜率转化得到以预料区

6、间起始点为起点的多个交易日的股票均价；将以预料区间起始点为起点的多个交易日的股票均价的涨跌进行归一化，得到股票的涨跌值；构建股票池。本独创避开了产生累积误差，呈现出了在预料区间内的股票趋势改变，更好地捕获了股市波动改变趋势，更加有效地评估了交易风险。股票数据选取确定各个起始点及区间长度-区间斜率-学习并置信度区间测试-股票均价-置信度-预先设定好的阈值比较一种数据分类的方法及装置本独创供应了一种数据分类的方法及装置，该方法包括：预先设置多个数据的标识；依据样本数据确定每一种标识对应的分类规则；按组获得待标识的数据；将所述每组待标识的数据遍历全部分类规则；计算每种所述分类规则匹配的当前组中待标识

7、的数据的匹配个数；确定匹配个数最大的分类规则对应的标识为当前组待标识的数据的标识。通过本独创供应的一种数据分类的方法及装置，能够提高标识数据的效率。多数据的标识确定每种标识的分类规则待标识数据遍历分类规则计算每种分类规则匹配当前组中标识的数据匹配个数-确定匹配个数最大的分类规则对应的标识为当前组待标识的数据的标识。一种移动自组网路由节点行为预料方法本独创给出一种移动自组网路由节点行为预料方法，该方法首先选择合适的移动自组路由属性，设置模糊邻近关系，然后依据此原则对记录进行分类，最终运用贝叶斯分类器进行预料，评估路由节点的行为。本独创的目的是供应一种移动自组网路由节点行为预料方法，解决移动自组网

8、路由节点行为预料问题，建立一种基于贝叶斯的预料方法，通过现有的数据分析，对移动自组网路由节点行为进行预料，提高移动自组网的运行效率。移动自组路由属性设置模糊邻近关系然后依据此原则对记录进行分类贝叶斯预料一种基于改进贝叶斯算法的安卓恶意软件检测方法本独创给出了一种基于改进贝叶斯算法的安卓恶意软件检测的方法，通过改进贝叶斯算法对安卓恶意程序和良性程序的特征属性进行分析和分类，实现一种基于改进贝叶斯算法的恶意软件检测方法，从应用程序权限申请的角度动身，推断分析是否为恶意软件。该方法是利用安卓权限恳求机制中权限恳求标签作为检测的数据源。在此提出利用权限恳求标签组合方式用于区分恶意软件和良性软件，利用改

9、进的贝叶斯算法做出检测模型，改进的贝叶斯体现在其对数据源的属性之间的考虑了相互的独立性，这样再利用朴实贝叶斯分类器进行数据建模，大大提高了检测指标，提高了检测的正确率，以及削减了误报率。利用权限恳求标签作为检测标准权限恳求标签组合方式区分 恶意软件和良性软件贝叶斯算法检测朴实贝叶斯分类器建模微博分类方法及装置本独创公开了一种微博分类方法及装置。该方法包括：步骤1，对训练语料集合进行预处理，对预处理后的训练语料进行分词，获得候选特征，并对候选特征进行权重计算，依据权重计算结果进行特征选择，获得最终的分类特征；步骤2，依据最终的分类特征，采纳贝叶斯分类器进行模型训练，获得分类模型；步骤3，采纳贝叶

10、斯分类器依据分类模型对微博文档进行分类。借助于本独创的技术方案，提高了分类的召回率与精确率。训练语料集合预处理一种城市轨道交通客流高峰持续时间预料方法本独创公开了一种城市轨道交通客流高峰持续时间预料方法，包括以下步骤：首先选择足够样本量的历史客流数据，然后对原始数据进行处理，处理过程包括流量统计、高峰时间计算、数据清洗、数据区间分类，接着建立关联客流高峰事务属性集，接着计算每一个区间的客流高峰事务的概率分布，再运用贝叶斯分类的方法确定属性分类界限，最终对每一类客流高峰事务建立时间序列模型，并对方法的有效性进行检验。本独创可用于预料城市轨道交通常发和突发的客流高峰事务的持续时间，为轨道交通企业的

11、客流高峰管理供应数据支持，能缓解通行实力奢侈和服务水平降低的冲突，跟随轨道交通客流的改变。原始数据（流量统计、高峰时间计算、数据清楚、数据区间分类）- 关联客流高峰事务属性集 概率分布 贝叶斯分类时间序列模型 一种基于Android平台的入侵检测系统本独创公开了一种基于Android平台的入侵检测系统，主要由三部分组成，即数据提取模块、数据分析引擎和响应处理模块；其中数据提取模块主要是对Android系统手机的主体活动信息进行特征提取；数据分析引擎是利用检测算法对提取和整理的数据进行分析，推断是否存在入侵行为或者异样行为；响应处理模块则依据数据分析引擎的分析结果执行相应的处理操作；该入侵检测系

12、统通过对手机的资源运用状况、进程信息和网络流量实时监控，并运用贝叶斯分类器算法推断系统是否被入侵，通过该入侵检测系统能够有效地检测Android手机的异样。数据提取：特征提取数据分析：响应处理： 一种利用相关系数进行相关性分析的贝叶斯分类数据挖掘方法公开了一种利用相关系数进行相关性分析的贝叶斯分类数据挖掘方法。初步选定一些可能与目标因子具有相关性的预料因子，对预料因子和目标因子进行模型训练，再对训练结果利用相关系数进行相关性分析，假如预料因子和目标因子相关性不大或者不相关，可以马上终止贝叶斯分类算法，不再进行后面的精度评估等步骤，以便用户保留有关预料因子，去掉无关预料因子或者重新选定预料因子；

13、假如预料因子和目标因子相关性很大或者相关时，再在此基础上进行精度评估，评价贝叶斯分类算法的好坏。通过在分类模型的基础上进行相关性推断，不仅可以使分类预料结果更加牢靠，而且可以节约资源，提高算法的效率。预料因子和目标因子模型训练 相关性分析 一种基于改进贝叶斯的轨道交通故障识别方法及系统本独创公开了一种基于改进贝叶斯的轨道交通故障识别方法及系统。本方法为：1）依据交通设备的电路结构确定每一交通设备的各种故障模式及对应的监测量，并针对每一故障模式及对应的监测量建立一故障模型；2）依据故障模型识别出监测数据之间的父子关系，得到标准故障样本数据；3）利用标准故障样本数据，采纳贝叶斯算法进行训练，得到故

14、障识别模型；每一故障模式的故障识别模型中父节点的权重要大于子节点的权重；4）实时监测和采集交通设备的各种所述监测量，并记录其时序；5）利用故障识别模型对数据进行识别，确定出对应的故障。本独创提高了故障识别的精确率，缩短故障修复时间，设备可故障自诊断，从运维和设备两方面保障行车平安。一种基于朴实贝叶斯分类器的假指纹检测方法一种基于朴实贝叶斯分类器的假指纹检测方法，包括以下步骤：1）训练库划分；2）图像归一化；3）特征提取；3.1）离散小波变换；3.2）去噪；3.3）小波重构；3.4）噪声图估计；3.5）标准差图计算；3.6）划分标准差图，统计得到图像的特征；4）特征划分；5）分类器训练；6）分类

15、器性能评估；7）分类器融合：利用朴实贝叶斯分类器构造的方法，融合得到新的分类器。本独创对单个分类器性能要求不高，但分类器融合后的效果却可以特别好。一种基于主题网络爬虫的搜寻方法及装置本独创公开了一种基于主题网络爬虫的搜寻方法及装置，所述方法包括：从与给定搜寻主题相关的网页地址集中提取一个网页地址；获得所述网页地址对应的有效网页；对所述有效网页进行分析，得到有效网页内容；计算所述有效网页与搜寻主题在语义上的相关度，即马上价值，并将符合预设条件的有效网页及包含的网页链接添加到页面数据库；对于不符合预设条件的有效网页，计算网页链接相对于所述搜寻主题的链接价值，即将来回报价值，并将符合条件的网页链接添

16、加到网页地址集中。本独创实施例通过计算不满意条件的网页链接的将来回报价值，来预料主题网络爬虫的搜寻方向，从而避开了主题网络爬虫对无关网页的抓取，提高了主题网络爬虫抓取网页的精确性。一种软件需求分析量化方法及系统/预料分析工单处理时长一种软件需求分析量化方法及系统，包括：样本获得模块以基本过程为分类对象，获得分类器的样本，每一样本中，待分类项的特征属性值依据历史数据中一基本过程的特征属性的取值确定，输出类别依据历史数据中该基本过程的开发时间确定；分类器生成模块利用获得的样本作为训练样本训练分类器模型，生成分类器；分类模块在确定软件需求划分成的基本过程的各项特征属性取值后，利用所述分类器进行分类，

17、得到相应的输出类别即开发时间。本独创利用历史数据生成分类器，并引入功能点所属模块类型的特征,可以更为精确地估算软件开发时间，对量化软件开发过程，限制软件生命周期有良好效果。基于分布式多级聚类的话题检测装置及方法本独创公开了一种基于分布式多级聚类的话题检测装置及方法，该装置主要包括新闻采集模块、新闻分类模块、话题检测模块和话题整合模块以及话题展示模块；该方法包括：题检测方法，其特征在于，该方法包括：A、对新闻进行采集的步骤；B、对所述新采集的新闻进行分类的步骤；C、对各频道并行地进行多级聚类的步骤；D、计算全部话题的热度，筛选出全系统内的热点话题和每个频道内的热点话题。采纳本独创，能够解决在互联

18、网环境中大量文档快速更新的条件下，话题检测面临的检测效果与时间开销的尖锐冲突。一种基于协同训练的垃圾邮件过滤方法和装置本独创实施例供应了一种基于协同训练的垃圾邮件过滤方法和装置，方法包括：输入待过滤的邮件集合；依据邮件集合得到每个样本的特征向量，其中一个样本对应一封邮件；将每个样本的特征向量划分为第一特征向量子集和其次特征向量子集，第一特征向量子集中的特征来源于邮件头信息，其次特征向量子集中的特征来源于邮件内容信息；将第一特征向量子集和其次特征向量子集分别作为每个样本的第一视角和其次视角；利用第一视角和其次视角进行基于贝叶斯分类器的协同训练得到最终的第一分类器和其次分类器；依据第一分类器和其次分类器对垃圾邮件进行分类过滤。本独创实施例可以在样例较少的状况下更加有效地对大规模数据进行分类预料和过滤。待过滤邮件集合每个样本的特征向量2个特征子集（头和内容）2个视角利用NB得到两个分类器过滤场景分类器模型分析报告目的利用朴实贝叶斯分类器建立故障工单范围内，区分有效和无效工单。业务分析模式提取分析，预处理，算法输入和参数设置，输出，说明说明术语说明数据采集数据预处理算法步骤SPSS验证和结果说明问题