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[发明专利]基于粒子群优化加权朴素贝叶斯入侵检测方法及装置-CN202311000721.8在审
发明人：刘瑞景;罗远哲;李雪茹;薛瑞亭;徐盼云;吕雪萍;王明玉;陈思杰;林文强 -专利权人：北京中超伟业信息安全技术股份有限公司
申请日： 2023-08-10 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于粒子群优化加权朴素贝叶斯入侵检测方法及装置，属于计算机网络安全技术领域，方法包括以下步骤：采集用于入侵检测的原始数据；对原始数据进行预处理；对预处理后原始数据进行特征提取，并对特征属性去粗取精，得到所需要的数据集；采用粒子群优化算法对加权朴素贝叶斯的权重进行优化，构造加权朴素贝叶斯分类器；利用数据集对加权朴素贝叶斯分类器进行训练，得到优化的加权朴素贝叶斯分类器；利用优化的加权朴素贝叶斯分类器进行入侵检测本发明结合了粒子群算法和加权朴素贝叶斯算法的优点，解决了传统朴素贝叶斯算法的特征项冗余问题和特征项间的强独立性问题；能够有效地检测出高维复杂入侵行为。
基于粒子优化加权朴素贝叶斯入侵检测方法装置

[发明专利]一种以朴素贝叶斯模型和云端安全的大数据入侵检测方法-CN202110169229.8在审
发明人：魏光杏;李华;邹军国;戴月;陈银燕;苗孟君 -专利权人：滁州职业技术学院
申请日： 2021-02-07 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种以朴素贝叶斯模型和云端安全的大数据入侵检测方法，包括基于朴素贝叶斯和云端安全的入侵检测方法，基于朴素贝叶斯和云端安全的入侵检测方法主要包括云端数据安全模块、数据处理模块、属性权值的确定模块、NB模型和入侵监测体系五个组成部分，其中数据处理模块分为改进的属性选择算法和数据离散化两个部分，属性权值的确定模块使用fisher score值计量加权系数，NB模型主要为隐朴素贝叶斯。本发明从属性选择算法方面对朴素贝叶斯模型进行优化，对朴素贝叶斯模型的结构利用权值进行改进，并且将改进的属性选择算法和加权隐朴素贝叶斯模型结合起来应用到大数据入侵检测中，提高对数据的防入侵检测的效果。
一种朴素贝叶斯模型云端安全数据入侵检测方法

[发明专利]基于朴素贝叶斯机器学习模型预测存储设备性能方法系统-CN202010109744.2在审
发明人：李闯;李玲侠 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2020-02-22 - 公布日： 2020-06-30 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明提供一种基于朴素贝叶斯机器学习模型预测存储设备性能方法系统，包括如下步骤：S1.创建存储设备测试环境，设置存储设备处于不同配置，并收集不同配置对应的IOPS性能值，生成测试数据集合；S2.构造配置信息及IOPS性能值的数据样本特征空间向量，根据数据样本特征空间向量搭建朴素贝叶斯算法模型，并设置数据样本输入输出接口；S3.通过测试数据集合对朴素贝叶斯算法模型反复进行训练及测试，直至朴素贝叶斯算法模型的准确率达到预期，生成朴素贝叶斯机器学习模型；S4.输入存储设备的配置，通过朴素贝叶斯机器学习模型对输入的存储设备模型对应的IOPS性能进行预测。
基于朴素贝叶斯机器学习模型预测存储设备性能方法系统

[发明专利]一种基于主动学习的化工过程故障监控方法-CN201510925822.5有效
发明人：韩志艳;王健;王东;尹作友;魏洪峰;郭兆正 -专利权人：渤海大学
申请日： 2015-12-11 - 公布日： 2016-03-23 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于主动学习的化工过程故障监控方法，包括：实时采集化工过程信号的属性；根据化工过程历史信号建立初始训练信号集和未标记观测信号集；更新训练信号集和未标记观测信号集；根据训练信号集建立朴素贝叶斯分类器模型并预测未标记观测信号的类标签；利用主动学习方法对朴素贝叶斯分类器模型进行修正，得到最终的朴素贝叶斯分类器模型；将实时采集的化工过程信号的属性作为最终的朴素贝叶斯分类器模型输入，对化工过程故障监控。本发明根据有限数量的已标记数据和大量未标记观测数据，建立朴素贝叶斯分类器再利用主动学习方法寻找未标记观测信号中的有用样本，重新训练朴素贝叶斯分类器，使其可以发现新的故障类型和改善分类精度。
一种基于主动学习化工过程故障监控方法

[发明专利]基于双重加权朴素贝叶斯的电气事故分类方法-CN202111519596.2在审
发明人：舒一飞;郭汶昇;樊博;康洁滢;许诗雨;王登峰 -专利权人：国网宁夏电力有限公司营销服务中心（国网宁夏电力有限公司计量中心）
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双重加权朴素贝叶斯的电气事故分类方法，包括：获取用户用电数据作为原始数据集，其中，原始数据集包括用户用电数据的属性和实例；将原始数据集拆分为训练集和测试集；采用训练集对朴素贝叶斯分类器进行实例加权和属性加权训练，得到双重加权的朴素贝叶斯架构；采用双重加权的朴素贝叶斯架构对测试集进行测试，得到电气事故类别。本发明将属性加权和实例加权有机结合在朴素贝叶斯统一框架内，能实现对电气事故快速、准确和动态的分类。
基于双重加权朴素贝叶斯电气事故分类方法

[发明专利]一种基于改进朴素贝叶斯的涉密文本识别方法-CN201811134941.9有效
发明人：敬思远;杨骏;孙锐;郭肇毅 -专利权人：乐山师范学院
申请日： 2018-09-28 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进朴素贝叶斯的涉密文本识别方法，包括以下步骤：S1.构建朴素贝叶斯模型并进行增量式学习；S2.加载增量式学习得到的朴素贝叶斯模型；S3.读取待识别的文本；S4.利用朴素贝叶斯模型对文本进行识别本发明中，基于朴素贝叶斯加权模型使得学习更加合理，并提出了特征权重的增量学习方案，能够大幅提升涉密文本检测的准确率；基于涉密特征空间改变的进行增量学习，简单有效地解决了有新的涉密特征加入或者有旧的涉密特征的密级下降的问题
一种基于改进朴素贝叶斯文本识别方法

[发明专利]一种基于特异性的词频加权方法及文本分类方法-CN202010097291.6有效
发明人：蒋良孝;陈龙;李超群 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2020-02-18 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明同时提供了依托于这种词频加权方法的多项式朴素贝叶斯文本分类方法、依托于这种词频加权方法的补集朴素贝叶斯文本分类方法，以及依托于这种词频加权方法的多项式与补集相结合的朴素贝叶斯文本分类方法。本发明改善了原有的朴素贝叶斯文本分类方法的分类精度，同时维持了原有的朴素贝叶斯文本分类方法的简洁性和时间复杂度。
一种基于特异性词频加权方法文本分类

[发明专利]一种基于信息增益率的属性加权方法及文本分类方法-CN201510236644.5在审
发明人：张伦干;蒋良孝;李超群 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2015-05-12 - 公布日： 2015-07-29 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明同时提供了依托于该基于信息增益率的属性加权方法的多项式朴素贝叶斯文本分类方法、依托于该基于信息增益率的属性加权方法的补集朴素贝叶斯文本分类方法，以及依托于该基于信息增益率的属性加权方法的多项式与补集相结合的朴素贝叶斯文本分类方法本发明改善了原来的朴素贝叶斯文本分类器分类精度，同时维持了原来朴素贝叶斯算法的简洁性和时间复杂度。
一种基于信息增益属性加权方法文本分类

[发明专利]一种基于熵值法的标签翻转攻击方法-CN202011347878.4在审
发明人：张宏坡;程宁;张博;张洋 -专利权人：郑州大学
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：针对数据中存在的标签噪声问题，本发明提出了一种评估朴素贝叶斯分类器对噪声鲁棒性的标签翻转攻击方法。基于垃圾邮件分类领域，本发明技术方案首先收集待分类的电子邮件；对邮件内容进行预处理后使用朴素贝叶斯分类器对邮件进行分类；然后采用标签翻转攻击策略破坏原始数据的概率分布进而影响朴素贝叶斯模型的学习过程，最后在干净数据集上评估标签翻转攻击对朴素贝叶斯分类性能的影响本发明基于熵的角度提出了一种标签翻转攻击策略，通过破坏朴素贝叶斯的学习过程，有效地降低了垃圾邮件的检出率。
一种基于熵值法标签翻转攻击方法

[发明专利]一种基于文档长度的实例加权方法及文本分类方法-CN201510395998.4有效
发明人：蒋良孝;王沙沙;李超群 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2015-07-08 - 公布日： 2018-10-19 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明同时提供了依托于该基于文档长度的实例加权方法的多项式朴素贝叶斯文本分类方法、依托于该基于文档长度的实例加权方法的补集朴素贝叶斯文本分类方法，以及依托于该基于文档长度的实例加权方法的多项式与补集相结合的朴素贝叶斯文本分类方法本发明改善了现有朴素贝叶斯文本分类器的分类精度，同时维持了现有朴素贝叶斯文本分类器的简洁性和时间复杂度。
一种基于文档长度实例加权方法文本分类

[发明专利]基于朴素贝叶斯的电缆老化状态评估方法和装置-CN202010417893.5有效
发明人：谭笑;陈杰;刘洋;王永强;柏仓;李陈莹;胡丽斌;曹京荥;张伟 -专利权人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;国网江苏省电力有限公司;江苏省电力试验研究院有限公司
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于朴素贝叶斯的电缆老化状态评估方法和装置，方法包括：收集待评估电缆的相关参数；将电缆的相关参数输入预先构建的朴素贝叶斯分类器，对电缆老化状态进行评估；其中，所述预先构建的朴素贝叶斯分类器构建方法如下：获取已有电缆的相关参数和电缆老化状态，作为训练数据；将训练数据中电缆的相关参数作为朴素贝叶斯分类模型的属性变量，电缆老化状态作为类变量，基于训练数据集计算各属性变量的先验概率，建立朴素贝叶斯分类器。
基于朴素贝叶斯电缆老化状态评估方法装置

[发明专利]一种改进的选择性朴素贝叶斯方法-CN201810291375.6在审
发明人：姚全珠;李莎莎;费蓉;范慧敏;白赞 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2018-04-03 - 公布日： 2018-11-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开的一种改进的选择性朴素贝叶斯方法，包括以下步骤：将WoE值和IV值引入属性选择中，得到与类别相关度较高的属性子集，构造朴素贝叶斯分类器；然后在其基础上进一步删除冗余属性，得到最优属性子集。本发明改进的选择性朴素贝叶斯方法现有的贝叶斯算法的基础上，将WoE和IV指标引入属性选择，提高朴素贝叶斯在属性冗余时的分类性能，同时在属性不冗余的情况下保持朴素贝叶斯的分类性能；根据阈值筛选得到第一轮属性子集
贝叶斯分类性能属性选择属性子集冗余朴素贝叶斯分类器改进冗余属性阈值筛选相关度引入遍历算法维度子集删除分类

[发明专利]一种基于决策树的属性加权方法及文本分类方法-CN201510237748.8有效
发明人：蒋良孝;张伦干;李超群 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2015-05-12 - 公布日： 2018-05-22 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明同时提供了依托于该基于决策树的属性加权方法的多项式朴素贝叶斯文本分类方法、依托于该基于决策树的属性加权方法的补集朴素贝叶斯文本分类方法，以及依托于该基于决策树的属性加权方法的多项式与补集相结合的朴素贝叶斯文本分类方法本发明改善了原来的朴素贝叶斯文本分类器分类精度，同时维持了原来朴素贝叶斯算法的简洁性和时间复杂度。
一种基于决策树属性加权方法文本分类

[发明专利]基于改进深度特征加权的朴素贝叶斯文本分类方法-CN201810382423.2有效
发明人：张昀;于舒娟;何伟;朱文峰;金海红;董茜茜 -专利权人：南京邮电大学;南京邮电大学南通研究院有限公司
申请日： 2018-04-26 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进深度特征加权的朴素贝叶斯文本分类方法，包括：获取文本的特征词，根据不同的特征词出现的类别数和文本数，得到相应的特征类别概率和特征文本概率，进而得到特征的二维信息增益；利用所述二维信息增益与深度加权方式相结合对特征加权朴素贝叶斯模型进行深度加权，得到改进深度特征加权的朴素贝叶斯模型；对于任意文本，利用改进深度特征加权的朴素贝叶斯模型分别计算属于各特征类别的概率，选出最大的概率值对应的类别即文本所属类别。本发明能够使传统朴素贝叶斯算法的特征独立性假设得到抑制，为文本分类任务提供准确和快速的分类方法。
基于改进深度特征加权朴素斯文分类方法

[发明专利]一种基于朴素贝叶斯模型的文本分类方法-CN201910547226.6在审
发明人：肖清林 -专利权人：厦门美域中央信息科技有限公司
申请日： 2019-06-24 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：一种基于朴素贝叶斯模型的文本分类方法，方法步骤包括：收集样本数据，构建训练集和验证集；选出常见的信息关键词，确定特征属性；建立朴素贝叶斯模型；利用训练集对朴素贝叶斯模型进行训练；利用验证集对训练结果进行验证本发明在朴素贝叶斯模型的基础上，对文本进行分类，提高了分类工作准确性和效率性，降低了工作人员的工作量，保证了工作的顺利进行。
贝叶斯模型文本分类训练集验证集工作准确性信息关键词模型应用特征属性训练结果样本数据效率性分类构建校正工作量文本验证保证

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