【碩士】貝葉斯分類算法研究及其在隧道病害預(yù)測中的應(yīng)用【2008】

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內(nèi)容簡介

　　學(xué)科專業(yè)：系統(tǒng)分析與集成　　授予學(xué)位：工學(xué)碩士　　學(xué)位授予單位：北京交通大學(xué)　　學(xué)位年度： 2008年　　摘要：信息社會對海量數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)伴隨著這種需求應(yīng)運(yùn)而生，已成為信息技術(shù)研究的熱點(diǎn)之-．。分類挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘的主要技術(shù)近年來在實(shí)踐應(yīng)用中更是被廣泛采用?！　”疚纳钊胙芯苛藥追N分類方法，重點(diǎn)介紹貝葉斯分類技術(shù)，主要對樸素貝葉斯分類算法進(jìn)行了優(yōu)化：結(jié)合樸素貝葉斯算法NB、加權(quán)貝葉斯算法WNB和樹增廣貝葉斯算法TAN，提出了新的混合貝葉斯分類模型。該算法具有以下特點(diǎn)：第一，通過運(yùn)用層次分析法等聚類技術(shù)對屬性集的聚類劃分，可以解決傳統(tǒng)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)由于數(shù)據(jù)集屬性繁多而產(chǎn)生的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型困難的問題；第二，通過在各個屬性子集內(nèi)部運(yùn)用樹增廣貝葉斯分類模型進(jìn)行學(xué)習(xí)，降低了樸素貝葉斯分類的獨(dú)立性假設(shè)；第三，在各個屬性子集間引入權(quán)值函數(shù)，使得算法可以直接適用于更廣泛的關(guān)系數(shù)據(jù)，提高了算法的適用范圍和精確度。同時，本文通過計(jì)算機(jī)仿真驗(yàn)證了改進(jìn)算法的優(yōu)越性?！　∷淼啦『Ψ乐喂ぷ魇欠浅?fù)雜的，目前大多采用人工分析的方法，缺乏系統(tǒng)性和科學(xué)性。本文結(jié)合大量隧道病害的歷史數(shù)據(jù)和相關(guān)背景知識，提出對隧道病害進(jìn)行分類預(yù)測的數(shù)據(jù)挖掘方法，綜合預(yù)測隧道可能發(fā)生的病害，挖掘病害潛在原因。首先，對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，采用離散化和歸一化方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，并給出數(shù)據(jù)的集成方法；其次，采用改進(jìn)的貝葉斯算法以及病害等級評價方法，對隧道的病害檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行分類挖掘，得出分類結(jié)果，并將結(jié)果按照嚴(yán)重程度劃分等級，對應(yīng)病害的不同健康狀況。通過對病害狀況的初步分析，提出一些意見和建議，為隧道病害預(yù)防和整治提供有用參考?！　?

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