为提高滚动轴承故障诊断的性能,结合故障敏感特征的选择,提出了一种基于小波包变换(WPT)和监督NPE的滚动轴承故障诊断模型。首先,WPT对原始振动信号进行处理,利用终端节点的单支重构信号得到多域统计特征,构成原始特征集。然后,为减少特征集中的冗余信息和干扰特征,提出一种基于朴素贝叶斯的故障敏感特征选择方法(FSNB)。为了进一步降低冗余信息和运算复杂度,提出一种基于类别标签的监督邻域保持嵌入(SNPEL)方法,实现对高维特征集的低维表示。最后,利用K近邻(KNN)算法实现滚动轴承的故障诊断。采用12种轴承故障数据来验证提出的故障诊断模型的性能,结果表明,提出的模型可以实现较高的故障诊断准确度和较好的适应性。

在朴素贝叶斯算法的基础上,采用多变量贝努里事件模型对该算法进行改进,并基于改进的算法建立了一个垃圾邮件过滤系统。分别在Spam Assassin、CCERT2005-Jul语料集上用cost-sensitive评价法对该系统进行评价,考虑到特征数量选取对结果的影响,先实验选取最佳性能时的特征数量。可以看到,该过滤系统可以达到很好的过滤效果。

单一的垃圾邮件过滤技术已经不能有效阻止不断出现的新型垃圾邮件,基于多Agent技术结合现有垃圾邮件过滤技术建立一个多技术整合分层过滤的垃圾邮件过滤系统。该系统在服务器端主要对一些具有反动、色情和病毒特征的邮件进行强制过滤,在客户端可以根据用户的兴趣选择进行个性化过滤。