摘要：朴素贝叶斯分类器是机器学习领域中一种重要的分类算法,根据该算法的前提,利用Foley-Sammon变换算法进行特...朴素贝叶斯分类器是机器学习领域中一种重要的分类算法,根据该算法的前提,利用Foley-Sammon变换算法进行特征提取,提出了一种基于Foley-Sammon变换的朴素贝叶斯分类器NBFST（Na ve Bayesian Classifier with Foley-Sammon Transform）.结果表明,NBFST能够在大多数数据集上具有较高的分类准确率.显示全部
摘要：针对部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）的信念状态空间规模“维数灾”问题，根据信念状态变量存在可分解...针对部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）的信念状态空间规模“维数灾”问题，根据信念状态变量存在可分解和独立关系的特性，提出一种基于动态贝叶斯网络（DBN）的可分解信念状态空间压缩算法（factored belief states space compression, FBSSC）．该算法通过构建变量间依赖关系图，根据独立关系检验去除多余边，将转移函数联合概率分解成若干个条件概率的乘积，实现信念状态空间的无损压缩．对比实验和RoboCupRescue仿真结果表明，本文算法具有较低误差率、较高收敛性和普遍适用性等特性．显示全部
