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针对传统朴素贝叶斯算法属于浅层学习,其特征独立性假设易引起分类效果欠佳的问题,提出一种深度集成朴素贝叶斯模型;该模型受深度森林中集成思想的启发,将高斯朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯3种浅层基分类器集成为具有深层学习结构的朴素贝叶斯模型。结果表明:提出的深度集成朴素贝叶斯模型不仅克服了浅层学习特征表达能力不足的问题,而且缓解了特征独立性假设的缺点;通过在经典文本分类数据集上的实验,证明了提出的深度集成朴素贝叶斯模型的精确率、召回率以及精确率与召回率的调和平均数F_1值显著增大,模型性能良好。  相似文献   
2.
为了准确识别螺丝锁附是否发生故障和具体故障类型,提出了一种多分辨率融合卷积神经网络。使用原始序列数据作为输入以提高识别速度和精度;为了提取多尺度特征,分别在分辨率(数据长度)为4 000、2 000和1 000的特征向量上进行一维卷积运算;在Fusion层通过上采样、下采样和1×1卷积等策略,将各分辨率特征向量融合得到3组新特征向量,使得该网络能够获得锁附序列的整体和局部特征信息;在输出层使用类别加权交叉熵(CWCE)损失,通过为损失函数设置惩罚系数来加大对样本较少类别的惩罚力度,缓解了各类别数据不平衡的问题。收集了3 149条螺丝锁附序列,并在该数据集上进行了实验,结果表明:在6分类实验中,所提方法的准确率为96.00%,宏F1为93.93%,均高于其他方法;在2分类实验中,所提方法的准确率为99.36%,CWCE损失的有效性得到了验证;所提方法能够有效地判别锁附故障,并具有较好的实时性。  相似文献   
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