搜索到2777篇“ 贝叶斯网络分类器“的相关文章
- 防止返贫动态监测及监测状态变换成因探究——基于多维贝叶斯网络分类器模型的分析
- 2025年
- 立足现阶段防止返贫动态监测和帮扶的迫切需要,本文基于江西省2021-2023年的三期追踪调查数据,借助多维贝叶斯网络分类器模型预测农户返贫致贫风险。在此基础上,本文采用标准下行半偏差调整后的概率测量农户多维贫困脆弱性水平,更有效地甄别2020年后返贫治理的监测对象。进一步,本文利用有序Logit模型考察了农户防止返贫监测状态动态变换的风险诱因。研究表明:多维贝叶斯网络分类器模型能够较好地估算农户返贫致贫风险,对农户监测状态的整体预测精度达90%以上。而且,该模型可以根据实时数据动态更新农户的监测状态,为制定帮扶政策提供坚实的决策支持。人力资本和金融资本的减少是农户难以摆脱返贫风险状态的重要因素,而参与社会组织、改善住房条件等能够有效降低返贫致贫风险。此外,本文对防止返贫监测和完善帮扶机制提出了相关建议。
- 平卫英郭玉帑黄斐
- 关键词：下行风险
- 基于熵定向的贝叶斯网络分类器研究
- 数据挖掘由于其理论和实践意义，一直是人工智能和机器学习的一个活跃的研究领域。在众多的数据挖掘算法中，为推理而设计的贝叶斯网络或用于分类的贝叶斯网络分类器（Bayesian network classifiers，BNCs...
- 王斓霓
- 关键词：数据挖掘贝叶斯网络分类器熵函数方向性拓扑结构
- 鲁棒性拓扑结构的高阶依赖贝叶斯网络分类器学习
- 机器学习是当前人工智能领域最重要的算法之一,它使得计算机能够从大量数据中自我学习并做出决策。随着数据可变性的增强和数量的急剧增长,学习复杂的多变量概率分布变得至关重要。如何构建一个适应当今大数据情景下的分类模型成为人工智...
- 李玲玲
- 基于贝叶斯网络分类器的随机优化研究
- 人工智能中的一个关键问题是开发能够提供领域知识的结构化表示的模型，长期以来，贝叶斯网络(Bayesiannetwork，简写为BN)一直是在不确定条件下进行推理和知识表示的主流媒介。贝叶斯网络分类器（Bayesianne...
- 任义
- 关键词：贝叶斯网络分类器
- 面向平均一阶依赖贝叶斯网络分类器的双重加权学习策略
- 分类作为机器学习的基本任务之一，被广泛用于解决现实生活场景中的诸多问题。解决分类任务的关键是生成一个既能为数据提供结构化知识表示又具有良好分类性能的分类器。贝叶斯网络分类器（Bayesiannetworkclassifi...
- 谢亦斌
- 关键词：贝叶斯网络分类器属性加权
- 基于信息论的自适应贝叶斯网络分类器
- 作为机器学习领域的重要分支，分类问题旨在训练阶段根据有标签的训练集训练一个模型，在分类阶段用该模型为无标签样本分配一个类标签。目前，在实际应用中广泛使用的有监督分类器有很多，贝叶斯网络分类器(Bayesian netwo...
- 陈鹏
- 关键词：贝叶斯网络分类器信息增益
- 文献传递
- 基于Bagging算法的k阶依赖贝叶斯网络分类器
- 在机器学习领域，学习方式可分成有监督学习、无监督学习以及强化学习。在目前有监督学习领域前沿的分类算法中，贝叶斯网络分类器基于概率论和统计理论，具有理论基础扎实、可解释性强、鲁棒性强等独到之处而被广泛应用于诸多领域，一直都...
- 齐思凯
- 关键词：贝叶斯网络分类器
- 文献传递
- 基于多维贝叶斯网络分类器的多因子选股模型研究
- 多因子投资体系的有效性是我国金融市场稳定性的一大重要保障，然而其发展伴随一些问题。一是因子的过度重复使用导致因子失效。二是并非所有变量间关系都是线性的，非线性相关性的存在会减弱简单而粗糙的线性多因子模型的预测能力。三是现...
- 胡玮昕
- 文献传递
- 异步动态贝叶斯网络分类器研究被引量：3
- 2020年
- 时间序列数据普遍存在,对其进行分类预测有着广泛的需求.虽然有一些时间序列数据分类方面的研究,但主要是面向时序同步分类(类与属性同步变化),还需要进行更有实际意义的异步分类(类与属性不同步变化)方面的探索.本文结合时间序列的离散化、变量的时序转换、变量的错位变换、依据变量顺序和打分搜索的分类器结构学习和类变量的丢失数据修复等,建立异步动态贝叶斯网络分类器,这种分类器能够有效利用多变量时间序列数据中所蕴含的时滞、非时滞和混合分类信息,以及属性为类提供的传递依赖信息、直接导出依赖信息和间接导出依赖信息进行分类计算,来提高分类器的可靠性.分别使用UCI、金融和宏观经济时间序列数据进行实验,结果显示所建立的异步动态贝叶斯网络分类器具有良好的分类准确性.
- 王双成张立郑飞
- 关键词：时间序列动态贝叶斯网络分类器
- 贝叶斯网络分类器的参数学习算法研究与实现
- 贝叶斯网络作为一种经典的机器学习算法，具有直观的模型，计算简便，被逐渐应用于数据挖掘的研究中。从贝叶斯网络学习的方向来看，分为结构学习和参数学习，本文主要针对后者进行研究。从学习的目的性来看，分为生成学习和判别学习。在实...
- 丁晓彬
- 关键词：贝叶斯网络分类器参数学习算法
- 文献传递
相关作者
- 王志海
- 作品数：83被引量：477H指数：11
- 供职机构：北京交通大学计算机与信息技术学院
- 研究主题：时间序列 数据流 分类器 贝叶斯网络 概念漂移
- 王中锋
- 作品数：21被引量：48H指数：4
- 供职机构：北京市劳动保护科学研究所
- 研究主题：分类器 贝叶斯网络 安全预警系统 贝叶斯网络分类器 支架式
- 王双成
- 作品数：84被引量：424H指数：10
- 供职机构：上海立信会计学院数学与信息学院
- 研究主题：贝叶斯网络 分类器 GIBBS抽样 动态贝叶斯 动态贝叶斯网络
- 郝宇晨
- 作品数：3被引量：3H指数：1
- 供职机构：山西财经大学信息管理学院
- 研究主题：贝叶斯网络分类器 判别式 产生式 贝叶斯网络 学习算法
- 刘久富
- 作品数：88被引量：170H指数：7
- 供职机构：南京航空航天大学自动化学院
- 研究主题：PETRI网 故障诊断 嵌入式软件 软件测试 词法分析
