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101.
在一定的条件下给出了鞅差序列的密度核估计的p阶相合性及一致相合性,并讨论了其收敛速度.  相似文献   
102.
[目的/意义]将情境感知技术引入图书馆以提高服务的智能化,已成为数字图书馆的发展趋势之一。为了提高情境感知模型中推荐结果的准确度。[方法/过程]本文研究并提出了一种融合了朴素贝叶斯算法与情景感知功能的协同推荐模型,并通过实验对推荐效果进行了评估。具体为:首先,获取用户的当前任务和情景信息,同时提取历史信息库用户的行为偏好;其次基于属性加权贝叶斯算法计算用户的行为相似度,继而进行协同推荐;通过计算目标情景中所有情景属性对所推荐资源的影响的权值,对协同推荐所得评分进行加权处理,形成最终的预测预测;最后通过实验对模型进行检验。[结果/结论]结果表明:使用该模型得出的推荐结果优于传统的协同推荐结果。因此该模型能够更好地为为个性化信息服务提供支持。  相似文献   
103.
李延喜  高锐  包世泽  姚宏 《预测》2007,26(3):56-60
准确识别上市公司利润操纵行为对于规范证券市场、提高证券市场资源配置的效率、防范投资风险具有重要意义。本文从分析上市公司利润操纵的动机、手段及其表现入手,初步设计14个有一定配比关系和内在联系的财务指标,并经过独立样本T检验进一步筛选出其中的5个。选取证监会以利润操纵名义查处的35家上市公司为样本组,并以样本组公司为参照,选取同行业资产规模差距不超过5%且经营状况稳定、无重大违规行为的35家公司作为控制样本组,运用贝叶斯判别分析进行横向对比与判别,构建利润操纵分类识别模型,实证结果显示识别率达到了70%。  相似文献   
104.
尾矿库存在的电离辐射使得各传感器的可靠度估计困难和数据融合结果精度较低。建立一个广义的数据融合模型,提出F-Bayes(F-统计量-Bayes理论)融合方法,通过采用模糊聚类分析对标准化处理后的数据分类,然后用F-统计量确定最佳分类阈值以获得传感数据融合集,改进传统方法中依据经验或请专家确定置信矩阵阈值的办法,最终融合结果偏差值降低到0.0002。  相似文献   
105.
在正态分布情形下,假定均值参数和误差方差服从正态-逆伽马分布先验时,导出了均值参数和误差方差的 Bayes 估计, 利用历史样本构造了它们的参数型经验 Bayes 估计 (PEBE). 在均方误差(MSE)准则下,分别获得均值参数和误差方差相对于一致最小方差无偏估计 (UMVUE) 的优良性.最后,给出一个有关主要结果的注释.  相似文献   
106.
本文在加权平方损失下导出了平衡的双向分类随机效应模型中方差分量的Bayes估计,并利用 非参数方法构造了方差分量的经验Bayes (EB)估计。在适当的条件下证明 了EB估计的收敛速度。最后,给出一个满足主要结果的例子。  相似文献   
107.
根据构件检索的研究现状,通过增加语义特征,改进了基于刻面分类的构件描述模型.结合领域本体,提出了基于语义的构件检索过程模型及相应的概念语义匹配算法.在基于语义的构件检索过程模型中对其中的构件推理引擎、构件分类引擎的实现进行了详细说明,并给出了贝叶斯分类方法在构件分类中的具体应用.实验表明,基于语义的构件检索方法提高了构件的查全率和查准率,证明了此方法的可行性和有效性.  相似文献   
108.
随着网络信息技术的快速发展和论文投稿数量的大幅提高,为了减轻学报编辑的工作负担,提高工作效率,学报编辑部都有必要建立自己投稿系统。本文设计和实现了一个基于贝叶斯的智能学报投稿系统。该系统采用现在先进的SSH框架整合技术,运用基于贝叶斯理论的分类器对来稿进行自动分类等操作。  相似文献   
109.
垃圾邮件过滤技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
首先本文分析了垃圾邮件泛滥状况及原因,然后分析了现今被广泛使用的反垃圾邮件过滤技术,通过综合运用了基于IP过滤、Hash过滤以及基于关键字过滤技术等的优点,提出了一种基于向量空间模型及改进贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统,最后对未来反垃圾邮件过滤技术提出了展望.  相似文献   
110.
基于Web超链接结构信息的网页分类技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
充分利用相邻网页(包括链人和链出)的相关信息,提出一种基于Web超链接结构信息的网页分类改进方法.其方法分为5步:(1)预处理训练集,提取文本信息和超链接结构信息;(2)抽取特征向量和训练一个Web页面的全文本分类器;(3)根据网页的各个人口的锚点文本和扩展锚点文本创建虚文档,用虚文档代替Web页面全文本训练一个虚文档分类器;(4)利用Naive Bayes方法协调两个分类器得到初步分类结果;(5)利用链出网页对初步分类结果进行修正,得到最终分类结果.根据改进方法实现了网页自动分类原型系统,并进行分类实验,实验表明该方法有效提高了分类性能.  相似文献   
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