کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6858436 | 665777 | 2014 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Bayesian classifiers based on probability density estimation and their applications to simultaneous fault diagnosis
ترجمه فارسی عنوان
طبقه بندی های بیزی بر اساس تخمین چگالی احتمال و کاربرد آنها برای تشخیص خطای همزمان
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
طبقه بندی بیزی، ویژگی وابسته، برآورد تراکم احتمال احتمالی، پهنای باند مطلوب، تشخیص همزمان گسل، گسل واحد،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
A key characteristic of simultaneous fault diagnosis is that the features extracted from the original patterns are strongly dependent. This paper proposes a new model of Bayesian classifier, which removes the fundamental assumption of naive Bayesian, i.e., the independence among features. In our model, the optimal bandwidth selection is applied to estimate the class-conditional probability density function (p.d.f.), which is the essential part of joint p.d.f. estimation. Three well-known indices, i.e., classification accuracy, area under ROC curve, and probability mean square error, are used to measure the performance of our model in simultaneous fault diagnosis. Simulations show that our model is significantly superior to the traditional ones when the dependence exists among features.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 259, 20 February 2014, Pages 252-268
Journal: Information Sciences - Volume 259, 20 February 2014, Pages 252-268
نویسندگان
Yu-Lin He, Ran Wang, Sam Kwong, Xi-Zhao Wang,