您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  
文件名称: 判别类条件贝叶斯网络分类器的量子粒子群优化参数学习
  所属分类: 其它
  开发工具:
  文件大小: 852kb
  下载次数: 0
  上传时间: 2020-07-25
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:针对贝叶斯网络分类器在处理多属性分类问题时,存在分类精度下降、算法运行时间过长等问题,提出一种判别类条件贝叶斯网络模型。该模型在类条件贝叶斯模型的基础上,将条件对数似然函数以对数形式重新参数化,并使用量子粒子群优化算法最大化目标函数。新模型采用判别参数学习方法,直接计算条件概率,对于分类问题更加高效。本研究将判别类条件贝叶斯网络模型与TAN分类器相结合,使用量子粒子群算法进行优化,用于对液体火箭发动机的故障诊断与分类中。针对某型号火箭的仿真数据进行故障诊断与分类,与传统的贝叶斯分类器相比,改进的分类器在处理分类问题时,准确率和学习效率更高。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)

下载文件列表

相关说明

  • 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
  • 本站是交换下载平台,提供交流渠道,下载内容来自于网络,除下载问题外,其它问题请自行百度
  • 本站已设置防盗链,请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源,下载后用WinRAR最新版进行解压.
  • 如果您发现内容无法下载,请稍后再次尝试;或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
  • 下载后发现下载的内容跟说明不相乎,请到消费记录里找到下载记录反馈给我们,经确认后退回积分.
  • 如下载前有疑问,可以通过点击"提供者"的名字,查看对方的联系方式,联系对方咨询.
 输入关键字,在本站1000多万海量源码库中尽情搜索: