论文数据缺失下的贝叶斯网络应用，该文是关于应用研究方面论文范文例文与贝叶斯和数据缺失和网络应用相关硕士毕业论文范文.
一、引言
随着网络技术的快速发展,计算机与互联网给人类的生活带来了翻天覆地的变化,.但由于操作系统、网络应用、硬件设备存在的一些安全漏洞,经常会被不法分子利用,给用户的财产和隐私安全带来了很大的威胁.计算机及网络安全问题日益严峻,在这种背景下,入侵检测成为关注的焦点.贝叶斯网络作为一种强大概率推理工具,具有很多好处.但有时数据存在缺失的情况,影响分类效率.本文提出缺失状态下的贝叶斯网络分类方法.
二、Rough 集理论
Rough 集理论是一种研究不完备、不确定数据和知识的表达、学习、分类归纳的理论方法.它可以解决包括不完备信息系统在内的许多分类问题,
数据补齐.在许多情况下,我们得到的待处理的数据集都是不完备的,这种情况并不少见.无论何种情况,在数据分析时都应当考虑缺失值.运用Rough 集理论的不完备数据的分析方法进行补齐,它的目标是使缺失值对象与数据集中其他相似对象的差异尽可能的小.由于不完备数据集中存在多个缺失值和其不同的概率分布,因此填充往往不是一次完成的,需要经过多次对扩充分明矩阵的计算和完整性分析,直至终止条件成立.
不完备数据分析算法:
三、贝叶斯网络构建
一个贝叶斯网络就是一个有向无环图,其中节点代表随机变量,节点间的边代表变量之间的直接依赖关系.每个节点都附有一个概率分布表.构建贝叶斯网络可以分为两部分,首先确定网络结构,之后确定网络参数.贝叶斯网络结构学习,一般是指在给定数据集的情况下,通过数据分析得到拟合度较好的贝叶斯网络,结构学习算法主要分为两类：基于依赖性测试的学习方法与基于评分搜索的学习方法.本文利用信息论,采用基于互信息的贝叶斯网络构建方法,构建贝叶斯网络.
四、实验结果与分析
采用KDD CUP99 入侵检测数据集对分类的正确率与效果进行检验. 为了充分检验算法的有效性,将完备的数据集分别从5% 的缺失率开始随机将数据置为“*”,并按5% 的缺失比率递增,直至缺失率达到25%.采用ROUSTIDA 得到的不完备信息系统,继续采用均值填充,形成完备的信息系统,之后对MEANS,ROUSTIDA+MEANS 进行正确率进行比较.总体上看,ROUSTIDA+MEANS 算法的填补正确率优于MEANS 算法.
利用填补后的数据建立贝叶斯网络模型,计算分类的正确率公式为：
其中,bi 表示正确分到该类的记录个数,k 表示类型的数目, N 表示记录的总数目.分别比较各缺失比率下的总正确率p ,各类型的正确率.H
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参考文献：
1、 贝索斯：亚马逊王国的暴君 文尹洁他过分推崇优胜劣汰,让员工互相打分、揭发,以保持竞争性 美国亚马逊网站创始人杰夫·贝索斯有一双犀利而有神的大眼睛,当他抬起下巴,带着一丝轻蔑的笑意,斜着眼睛注视对手时,总传递出一种.
2、 知世故而不世故，处江湖而远江湖的商界大隐贝索斯 3月8日,杰夫·贝索斯在推特上发布消息法国卫星运营商Eutelsat Communications与蓝色起源（Blue Origin）签订火箭发射合同,它将成为新格伦号（New Glen.
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6、 哈贝马斯生活世界理论与其 摘要本文试图从生活世界理论的来源、含义以及理论得失和启示……方面进行论述,对我国构建和谐社会重要意义 关键词哈贝马斯生活世界交往理论理论得失哈贝马斯,德国著名的社会学家、哲学家之一,西方马克思主义者,.