苑春燕
- 作品数：3 被引量：0H指数：0
- 供职机构：沈阳理工大学更多>>
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- 基于信息增益和相关性的贝叶斯分类算法研究
- 2010年
- 朴素贝叶斯分类以统计学理论为基础,所以具有一定的精确度,但它没有考虑属性间是否相互独立以及空缺值。信息增益(IG,InformationGain)是有效的特征选择方法,它提供了在分类系统中,某个属性能否在分类时带来有用信息。属性间的相关性分析可以说明在分析时是否要把它们都考虑进去,通过这样的分析可以去除不必要的信息。把信息增益和属性相关性相结合,可以改进朴素贝叶斯分类的局限性,从而在精度上对其进行改进。
- 苑春燕李爱华
- 关键词：信息增益
- 基于过滤技术的投诉信息智能分析与实现
- 本文以建立在统计理论基础上的Bayse分类算法在短信过滤中的应用策略为依据，把投诉平台中针对不良短信的投诉信息作为研究对象，对它们进行智能化的分析与研究，用类别明确的投诉信息指导数据分析的进行，从这些投诉信息中提取垃圾短...
- 苑春燕
- 关键词：垃圾短信特征提取
- 区分服务网络中队列调度策略的研究与实现
- 2009年
- 分析了区分服务模型的体系结构,研究其实现IPQoS的各种控制策略,通过对区分服务的队列调度算法进行分析,对DWRR调度算法提出改进调度策略,设计出一种区分服务中队列调度PHB实现方案.通过在NS2仿真平台上测试,计算得出各个流获得的平均带宽,仿真结果图的比较分析,结果表明,仿真实现了对具有不同QoS请求的业务流的区分服务,说明此队列调度设计方案满足DiffServ中PHB的性能要求.
- 李爱华苑春燕金海月
- 关键词：队列调度网络仿真
