基于粗集的贝叶斯分类器算法.pdf

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1、第23卷第1期北京理工大学学报Vol.23No.12003年2月TransactionsofBeijingInstituteofTechnologyFeb.2003文章编号;1001-0645(2003D01-0083-04基于粗集的贝叶斯分类器算法郑建军19刘炜29刘玉树19王蕾1(1.北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系9北京100081;2.中软网络技术有限公司9北京100081D摘要;C3I系统在解决威胁度估计等问题时9应根据环境恰当确定影响威胁度等指标的诸属性提出了基于粗集的贝叶斯分类器

2、算法9该算法在基于粗集的属性约简方法的基础上9综合考虑条件属性和决策属性间的依赖性以及条件属性间的依赖性对约简的影响通过基于依赖性的属性约简9改善属性变量间独立性限制9发挥贝叶斯分类器的鲁棒性潜能9优化贝叶斯分类器性能实验证明用该方法解决威胁度估计等C3I系统中的问题9效果良好关键词;贝叶斯分类器;数据挖掘;粗糙集;属性约简;威胁度估计中图分类号;TP311文献标识码;AARo1ghSet-BasedMethodforconstr1ctingSimpleBayesianclassifierfromData

3、bases1211Z-ENGJian-jun9LIUWei9LIUYu-shu9WANGLei(1.DepartmentofComputerScienceandEngineering9SchoolofInformationScienceandTechnology9BeijingInstituteofTechnology9Beijing1000819China;2.CSSSNetworkTechnologyCo.Ltd.9Beijing1000819ChinaD3Abstract;InCI9foreffic

4、ientlyresolvingsomeproblems9suchasthreat-degreeestimation9etc.9thefeaturesthataffecttheseobjectsshouldbecorrectlydeterminedaccordingtobattlefieldcondi-tions.Soaroughset-basedmethodforconstructingsimpleBayesianclassifierfromdatabaseswaspresentedhere.Ontheb

5、asisofthefeaturereductionalgorithmbasedonroughset9thismethodtakessyntheticallyintoaccounttheinfluenceofthedependencyofconditionfeaturesanddecision-makingfeaturetowardsreduction9andtheinfluenceofthedependencyamongconditionfeaturestowardsreduction.Bythedepe

6、ndency-basedfeaturereduction9thismethodimprovestheinde-pendencylimitamongfeaturevariables9sothattherobustpotentialofsimpleBayesianclassifierisutilizedandtheperformanceofsimpleBayesianclassifierfromdatabasesisoptimized.When3thoseproblems9suchasthreat-degre

7、eestimation9etc.9weredealtwithbythismethodinCI9obtainedwellexperimentalresults.Keywords;simpleBayesianclassifier;datamining;roughset;featurereduction;threat-degreeestimation实验研究表明9贝叶斯分类作为数据挖掘中一贝叶斯分类具有最小出错率[1]9因而9有着广泛的应项重要的分类技术9可与决策树和神经网络分类算用前景法相媲美从理论上讲9与其

8、他所有分类算法相比9粗糙集(roughsetD是研究不精确~不确定性知收稿日期;20020423基金项目;总装备部十五预研项目(10405033D作者简介;郑建军(1969-D9男9博士生;刘玉树(1941-D9男9教授9博士生导师84北京理工大学学报第Z3卷识的表达学习归纳的方法O粗糙集的研究主要基在许多领域中9当违背条件独立假定时9SB于分类的思想9通过上近似和下近似两个精确概念也表现出相当的鲁棒性和高效性[4]O因此