防爆等级
百科名片
可能发生爆炸的环境。（如：可燃性气体，粉尘环境，炼油、石化厂，加油站、加气站等），爆炸性气体环境大气条件下，气体、蒸汽或雾状的可燃物质与空气构成的混合物，在该混合物中点燃后，燃烧将传遍整个未燃混合物的环境。（如：CH4,C2H2,C2H4,NH3,CO,C2H5OH 等防爆电气设备）
目录
防爆等级概览
防爆等级说法
分为两类：
温度组别：
防爆标准
防爆形式
防爆概念
1、爆炸必须具备的三个条件
2、防爆：
3、区域分类
2、温度组别（T组）
3、防爆标志
标准选型
1、各种防爆型式的对应标准
3、气体组别
防护代码
抗外界物体冲刺能力防水能力
爆炸特性
供电限制
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防爆等级概览
防爆等级说法
分为两类：
温度组别：
防爆标准
防爆形式
防爆概念
1、爆炸必须具备的三个条件
2、防爆：
3、区域分类
2、温度组别（T组）
3、防爆标志
标准选型
1、各种防爆型式的对应标准
3、气体组别
防护代码
抗外界物体冲刺能力防水能力
爆炸特性
供电限制
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防爆等级概览
防爆等级说法
防爆设备定义：在规定条件下不会引起周围爆炸性环境点燃的电气设备。
分为两类：
Ⅰ类：煤矿井下电气设备；
Ⅱ类：除煤矿、井下之外的所有其他爆炸性气体环境用电气设备。
Ⅱ类又可分为ⅡA、ⅡB、ⅡC类,标志ⅡB的设备可适用于ⅡA设备的使用条件；ⅡC可适用于ⅡA、ⅡB的使用条件。
说明：ⅡC标志是较高的防爆等级，但并不表示该设备性能最好。
最高表面温度：电气设备在规定范围内的最不利运行条件下工作时，可能引起周围爆炸性环境点燃的电气设备任何部件所达到的最高温度。最高表面温度应低于可燃温度。
例如：防爆传感器环境的爆炸性气体的点燃温度为100℃，那么传感器在最恶劣的工作状态下，其任何部件的最高表面温度应低于100℃。
温度组别：
爆炸性环境用电气设备按其最高表面温度划分为T1-T6组别
T1 T2 T3 T4 T5 T6
450 ℃300 ℃200℃135 ℃100 ℃85℃
防爆标准
1、IEC / CENELEC / EUrOPE及NORTH AMERICA / FM标准为经常选用，而CANADA / CSA 标准几乎在中国不使用。
例：CENELEC: Eex de/Eex d ib IIC T2-T6
FM: NI/I/Z/ABCD DIP/II, III/1/EFG
XP/I/1/ABCD DIP/II, III/1/EFG
CSA: Class I, Div 2, ABCD
2、新的欧洲防爆标准A TEX100a将取代原CENELEC标准（截止2003年）
ATEX 100a：II IG Eex ia IIB T6
I II 1G Zone 0 1D, 2D,3D dust explosion
Mining other 2G Zone 1
Industry industry 3G Zone 2
术语
安全栅安全参数定义：
*8226; 安全栅最高允许电压：Um
保证安全栅本安端的本安性能，允许非本安端可能输入的最高电压
*8226; 安全栅最高开路电压：Uoc
在最高允许电压范围内本安端开路时电压最大值
*8226; 安全栅最大短路电流：Isc
在最高允许电压范围内本安端短路时的电流最大值
*8226; 安全栅允许分布电容：Ca
保证本质安全性能情况下本安端最大允许外接电容
*8226; 安全栅允许分布电感：La
保证本质安全性能情况下本安端最大允许外接电感
防爆标志格式说明：
将工厂或矿区的爆炸危险介质，按其引燃能量，最小点燃温度以及现场爆炸性危险气体存在的时间周期进行科学分类分级，以确定现场防爆设备的防爆标志和防爆形式。
名词解释：
ia 等级：在正常工作、一个故障和二个故障时均不能点燃爆炸性气体混合物的电气设备。正常工作时，安全系数为2.0；一个故障时，安全系数为 1.5；二个故障时，安全系数为1.0 。注：有火花的触点须加隔爆外壳、气密外壳或加倍提高安全系数。
ib 等级：在正常工作和一个故障时不能点燃爆炸性气体混合物的电气设备。
正常工作时，安全系数为2.0 ；一个故障时，安全系数为1.5 。
正常工作时，有火花的触点须加隔爆外壳或气密外壳保护，并且有故障自显示的措施，一个故障时安全系数为1.0 。
EExd：是指将爆炸包起来的意思；
IIC：是指点燃能量uJ,280,>180,60...80,<60;T6:是指温度组别，即电气设备按其最大表面温度被分在不同的温度组别。气体的温度组别按不同的点燃温度划分。T6是85度。
隔爆型电气设备（d）：是指把能点燃爆炸性混合物的部件封闭在一个外壳内，该外壳能承受内部爆炸性混合物的爆炸压力并阻止和周围的爆炸性混合物传爆的电气设备。
增安型电气设备（e）：正常运行条件下，不会产生点燃爆炸性混合物的火花或危险温度，并在结构上采取措施，提高其安全程度，以避免在正常和规定过载条件下出现点燃现象的电气设备。
本质安全型电气设备（i）：在正常运行或在标准试验条件下所产生的火花或热效应均不能点燃爆炸性混合物的电气设备。
无火花型电气设备（n）：在正常运行条件下不产生电弧或火花，也不产生能够点燃周围爆炸性混合物的高温表面或灼热点，且一般不会发生有点燃作用的故障的电气设备。
防爆特殊型（s）：电气设备或部件采用GB3836-83未包括的防爆型式时，由主管部门制订暂行规定。送劳动人事部备案，并经指定的鉴定单位检验后，按特殊电气设备“s”型处置。编辑本段防爆形式
1.本安型“i”（本质安全型电气设备及其关联设备）本质安全电路:
在规定的试验条件下，正常工作或规定的故障状态下产生的电火花和热效应均不能点燃规定的爆炸性气体或蒸汽的电路。
本质安全型电气设备：全部电路为本质安全的电气设备。
本安型设备和关联设备的本质安全部分分为ia和ib：
¨ ia：正常工作+ 一个故障+ 任意组合的两个故障均不能引起点燃的电气设备。
¨ ib：正常工作+ 一个故障条件下不能引起点燃的本质安全型电气设备。
由此可见ia等级高于ib等级
关联设备：装有本质安全电路和非本质安全电路，且结构是非本质安全电路不能对本质安全电路产生不利影响的电器设备。
2. 隔爆型“d” 具有隔爆外壳的电气设备。
它能承受已进入外壳内部的可燃性混合物内部爆炸而不受损坏，并且通过外壳上的任何接合面或孔不会引燃由一种或多种气体或蒸汽所形成的外部爆炸性环境的电气设备外壳。
3．增安型e
4．充油型o
5．充砂型q
6．浇封型m
7．复合型
编辑本段防爆概念
1、爆炸必须具备的三个条件
点燃源：在生产过程中大量使用电气仪表，各种磨擦的电火花、机械磨损火花、静电火花、高温等不可避免，尤其当仪表、电气发生故障时。
客观上很多工业现场满足爆炸条件。当爆炸性物质与氧气的混合浓度处于爆炸极限范围内时，若存在爆炸源，将会发生爆炸。因此采取防爆就显得很必要了。
易爆物质：很多生产场所都会产生某些可燃性物质。煤矿井下约有三分之二的场所有存在爆炸性物质；化学工业中，约有80%以上的生产车间区域存在爆炸性物质。
氧气：空气中的氧气是无处不在的。
（1）爆炸性物质（flammable air flammable dust）：能与氧气（空气）反应的物质，包括气体、液体和固体。（气体：氢气，乙炔，甲烷等；液体：酒精，汽油；固体：粉尘，纤维粉尘等。）（2）空气或氧气（air or oxygen）。
（3）点燃源（source of ignition）：包括明火、电气火花、机械火花、静电火花、高温、化学反应、光能等。
2、防爆：
防止爆炸的产生必从三个必要条件来考虑，限制了其中的一个必要条件，就限制了爆炸的产生。
在工业过程中，通常从下述三个方面着手对易燃易爆场合进行处理：
（1）预防或最大限度地降低易燃物质泄漏的可能性；
（2）不用或尽量少用易产生电火花的电器元件；
（3）采取充氮气之类的方法维持惰性状态。
3、区域分类
危险场所区域的含义
是对该地区实际存在危险可能性的量度，由此规定其可适用的防爆型式。
1、国际电工委员会/欧洲电工委员会划分的危险区域的等级分类
0区（Zone 0）：易爆气体始终或长时间存在；连续地存在危险性大于1000小时/每年的区域；1区（Zone 1）：易燃气体在仪表的正当工作过程中有可能发生或存在；断续地存在危险性10~1000小时/每年的区域；
2区（Zone 2）：一般情形下，不存在易燃气体且即使偶尔发生，其存在时间亦很短；事故状态下存在的危险性0.1~10小时/每年的区域；
中国划分的有效区域和以上相同。
2、易爆区域等级划分
国际标准与美国标准的对照比较
I.E.C. N.E.C.
气体Zone 0 Class I, Division I
Zone 1 Class I, Division I
Zone 2 Class I, Division II
粉尘Zone 10 Class II, Division IZone 11 Class II, Division II
I.E.C.：国际电工技术委员会（Internaional Electrotechnical Commission）
N.E.C.：美国电气规程（National Electrical Code, U.S.A.）
标志解析
2、温度组别（T组）
这是与气体点燃温度有关的电气设备（假定环境温度为40℃时）的最高表面温度，点燃能量与点燃温度无关。在标准BS5345第一部分中列出了所有可燃性气体和其组别。
最高表面温度
（℃）
温度组别常见爆炸性气体
IEC79-8 GB3836-1
450℃T1 T1 氢气、丙烯腈等46 种
300℃T2 T2 乙炔、乙烯等47 种
200℃T3 T3 汽油、丁烯醛等36 种
135℃T4 T4 乙醛、四氟乙烯等6 种
100℃T5 T5 二硫化碳
85℃T6 T6 硝酸乙酯和亚硝酸乙酯
3、防爆标志
IEC 防爆等级标准格式:Ex(ia)ⅡC T4
E：按CENELEC 标志认可Ex：防爆公用标志
ia：防爆型式（本
质安全）
Ⅱ：设备组别C：气体组别T4：温度组别编辑本段标准选型
1、各种防爆型式的对应标准
防爆型式在英国允许
使用的场所
中国标准
GB3836
防爆型式
符号
IEC标准
79-
CENELEC标准
EN50
增安型1或2 3 e 7 019
本质安全型0，1或2 4 ia或ib 11 020（设备）隔爆型 d 2 d 1 018
特殊型s 无s 无无
2、气体爆炸场所用电气设备防爆类型选型表
爆炸危险区域适用的防护型式
电气设备类型
符号
0区1、本质安全型（ia级）
ia 2、其他特别为0区设计的电气设备（特殊型）
s
1区1、适用于0区的防护类型
2、隔爆型 d
3、增安型 e
4、本质安全型ib
5、充油型o
6、正压型p
7、充砂型q
2区1、适用于0区或
1区的防护类型
2、无火花型na,nl,ic
3、气体组别
典型的危险性气体欧洲电工
标准化委员会
EN50014EC
北美
NEC500条款
CLASS1表气
中国
GB-3836-1
最小点燃能量
（微焦）
乙炔ⅡC A ⅡC 20
氢气ⅡC A ⅡC 20
乙烯ⅡB C ⅡB 60
丙烷ⅡA D ⅡA 180
注:中国GB3836标准规定ⅡC级最小点燃能量为19微焦耳,ⅡA级最小点燃能量为200微焦耳。
气体分组和点燃温度,在一定环境温度和压力下与可燃性气体和空气的混合浓度有关。
根据可能引爆的最小火花能量，我国和欧洲及世界上大部分国家和地区采用的国际电工委员会(IEC)标准将爆炸性气体分为四个危险等级:
温度组别
级别
T1 T2 T3 T4 T5 T6
ⅡA 甲烷、甲苯、
甲酯、乙烷、
丙烷、丙酮、
丙烯酸、苯、
苯乙烯、一氧
化碳、醋酸乙
酯、醋酸、氯
苯、醋酸甲
酯、氨
甲醇、乙醇、
乙苯、丙醇、
丙烯、丁醇、
丁烷、醋酸丁
酯、醋酸戊
酯、环戊烷、
戊烷、戊醇、
己烷、己醇、
庚烷、辛烷、
环乙醇、松节
油、石脑油、
石油（包括汽
油）、燃料油、
戊醇四氯
乙醛、三甲胺亚硝酸乙酯
ⅡB 丙炔、丙烯
晴、二甲醚、
氰化氢市用
丁二烯、环氧
乙烷、乙烯、
呋喃
二甲醚、丙烯
醛、硫化氢
二丁醚、二乙
醚、乙基甲基
醚、四氟乙烯
煤气
ⅡC 氢、水煤气乙炔二硫化碳硝酸乙酯
美国和加拿大首先将散布在空气中的爆炸性物体分成：
三个CLASS(类别)：CLASSⅠ气体和蒸气；CLASS Ⅱ尘埃；CLASS Ⅲ纤维。
然后再将气体和尘埃分成Group(组)：
组名代表性气体或尘埃
A乙炔
B氢气
C乙烯
D丙烷
E 金属尘埃
F 煤炭尘埃
G 谷物尘埃
4、防爆方法对危险场所的适用性：
序号防爆型式代号国家标准防爆措施适用区域
1 隔爆型 d GB3836.
2 隔离存在的点
火源
Zone1,Zone2
2 增安型 e GB3836.
3 设法防止产生
点火源
Zone1,Zone2
3 本安型ia GB3836.
4 限制点火源的
能量Zone0-2
4 本安型ib GB3836.4 Zone1,Zone2
5 正压型px,py,pz GB3836.5 危险物质与点
火源隔开Zone1,Zone2
6 充油型o GB3836.6 Zone1,Zone2
7 充砂型q GB3836.7 Zone1,Zone2
8 无火花型na,nl,nc,nr,nz GB3836.8 设法防止产生
点火源Zone2
9 浇封型ma,mb GB3836.9 Zone1,Zone2
10 气密型h GB3836.10 Zone1,Zone2
防护代码
作为应用于易爆危险区的仪表，对其外壳的保护等级亦应作出规定，赋予一定的代码，即IP等级号。
IEC144规定的壳体保护等级由一个对应其抗外界物体冲击与穿刺能力及防水能力的代码表
示。例如：本安型仪表测量电路板不应从其壳体中取出，否则会违反IP40所提出的最低要求。保护等级由两位数字组成，在其前加上IP字样。
第二位特征数字防止进水造成有害影响
0 无防护
1 垂直滴水
2 倾角75-90°滴水
3 淋水
4 溅水
5 喷水
6 猛烈喷水
7 短时间侵水
8 连续侵水
第一位特征数字防止固定导体异物进入
0 无防护
1 固定异物直径大于50mm
2 固定异物直径大于12mm
3 固定异物直径大于2.5mm
4 固定异物直径大于1.0mm
5 防尘
6 尘密
抗外界物体冲刺能力防水能力
0：无抗冲穿能力0：无防水穿能力
1：外界物体尺寸大于50mm（特大）1：水自落下滴
2：外界物体尺寸大于12mm（中）2：水滴入角度为-15°
3：外界物体尺寸大于2.5mm（小）3：水以60°角度喷射
4：颗粒状外界物体，粒度大于1mm4：从各方面喷射
5：危险性尘埃5：50升/分的水束
6：穿透性尘埃（仅适用于特殊壳体）6：100升/分的水束
7：以1米/分的速度浸入水中
8：以预先商定的方式浸入水中
爆炸特性
名称燃点（°C）温度等级爆炸等级组号名称燃点（°C）温度等级爆炸等级组号
丙酮540 T1 IIA 乙炔305 T2 IIC
醋酸酐330 T2 IIA 苯555 T1 IIA
丁烷365 T2 IIA n-丁醇 340 T2 IIA
苯氯酸590 T1 IIA 乙醇425 T2 IIA
乙醋酸460 T1 IIA 甲醇455 T1 IIA
硝基苯430 T1 IIA n-戊烷 285 T3 IIA
丙烷470 T1 IIA 甲苯535 T1 IIA
氢气560 T1 IIC 硫化氢 270 T3 IIB
二硫化碳 102 T5 IIC
供电限制
供电限制主要体现在以下三个方面：1、将动力电与电子元件隔离。
2、采取措施杜绝外界干扰电磁场通过继电或电流输出端偶合至电子元件中。
3、限制传感电路的工作电源及电压
本安型电路可分为两类：ia及ib。Ib本安电路必须保证正常工作状态下以及系统中存在一起故障时，电路元件不发生燃爆。Ia本安电路则要求正常工作状况下及存在两起故障时，元器件不发生燃爆。
贝叶斯分类器的matlab实现 贝叶斯分类原理： 1)在已知P(Wi)，P(X|Wi)(i=1,2)及给出待识别的X的情况下，根据贝叶斯公式计算出后验概率P(Wi|X) ; 2)根据1)中计算的后验概率值，找到最大的后验概率，则样本X属于该类 举例： 解决方案： 但对于两类来说，因为分母相同，所以可采取如下分类标准：
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% %By Shelley from NCUT，April 14th 2011 %Email:just_for_h264@https://www.doczj.com/doc/f417086695.html, %此程序利用贝叶斯分类算法，首先对两类样本进行训练， %进而可在屏幕上任意取点，程序可输出属于第一类，还是第二类%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% clear; close all %读入两类训练样本数据 load data %求两类训练样本的均值和方差 u1=mean(Sample1); u2=mean(Sample2); sigm1=cov(Sample1); sigm2=cov(Sample2); %计算两个样本的密度函数并显示 x=-20:0.5:40; y= -20:0.5:20; [X,Y] = meshgrid(x,y); F1 = mvnpdf([X(:),Y(:)],u1,sigm1); F2 = mvnpdf([X(:),Y(:)],u2,sigm2); P1=reshape(F1,size(X)); P2=reshape(F2,size(X)); figure(2) surf(X,Y,P1) hold on surf(X,Y,P2) shading interp colorbar title('条件概率密度函数曲线'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% %以下为测试部分 %利用ginput随机选取屏幕上的点（可连续取10个点）
五种贝叶斯网分类器的分析与比较 摘要：对五种典型的贝叶斯网分类器进行了分析与比较。在总结各种分类器的基础上，对它们进行了实验比较，讨论了各自的特点，提出了一种针对不同应用对象挑选贝叶斯网分类器的方法。 关键词：贝叶斯网；分类器；数据挖掘；机器学习 故障诊断、模式识别、预测、文本分类、文本过滤等许多工作均可看作是分类问题，即对一给定的对象（这一对象往往可由一组特征描述），识别其所属的类别。完成这种分类工作的系统，称之为分类器。如何从已分类的样本数据中学习构造出一个合适的分类器是机器学习、数据挖掘研究中的一个重要课题，研究得较多的分类器有基于决策树和基于人工神经元网络等方法。贝叶斯网（Ｂａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＢＮｓ）在ＡＩ应用中一直作为一种不确定知识表达和推理的工具，从九十年代开始也作为一种分类器得到研究。 本文先简单介绍了贝叶斯网的基本概念，然后对五种典型的贝叶斯网分类器进行了总结分析，并进行了实验比较，讨论了它们的特点，并提出了一种针对不同应用对象挑选贝叶斯分类器的方法。 １贝叶斯网和贝叶斯网分类器 贝叶斯网是一种表达了概率分布的有向无环图，在该图中的每一节点表示一随机变量，图中两节点间若存在着一条弧，则表示这两节点相对应的随机变量是概率相依的，两节点间若没有弧，则说明这两个随机变量是相对独立的。按照贝叶斯网的这种结构，显然网中的任一节点ｘ均和非ｘ的父节点的后裔节点的各节点相对独立。网中任一节点Ｘ均有一相应的条件概率表（ＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙＴａｂｌｅ，ＣＰＴ），用以表示节点ｘ在其父节点取各可能值时的条件概率。若节点ｘ无父节点，则ｘ的ＣＰＴ为其先验概率分布。贝叶斯网的结构及各节点的ＣＰＴ定义了网中各变量的概率分布。 贝叶斯网分类器即是用于分类工作的贝叶斯网。该网中应包含一表示分类的节点Ｃ，变量Ｃ的取值来自于类别集合｛Ｃ，Ｃ，．．．．，Ｃ｝。另外还有一组节点ｘ＝（ｘ，ｘ，．．．．，ｘ）反映用于分类的特征，一个贝叶斯网分类器的结构可如图１所示。 对于这样的一贝叶斯网分类器，若某一待分类的样本Ｄ，其分类特征值为ｘ＝（ｘ，ｘ，．．．．，ｘ），则样本Ｄ属于类别Ｃ的概率为Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ），因而样本Ｄ属于类别Ｃ的条件是满足（１）式： Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ）＝Ｍａｘ｛Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ），Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ），．．．，Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ）｝（１） 而由贝叶斯公式 Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ）＝（２） 其中Ｐ（Ｃ＝Ｃｋ）可由领域专家的经验得到，而Ｐ（Ｘ＝ｘ｜Ｃ＝Ｃｋ）和Ｐ（Ｘ＝ｘ）的计算则较困难。应用贝叶斯网分类器分成两阶段。一是贝叶斯网分类器的学习（训练），即从样本数据中构造分类器，包括结构（特征间的依赖关系）学习和ＣＰＴ表的学习。二是贝叶斯网分类器的推理，即计算类结点的条件概率，对待分类数据进行分类。这两者的时间复杂性均取决于特征间的依赖程度，甚至可以是ＮＰ完全问题。因而在实际应用中，往往需
用于运动识别的聚类特征融合方法和装置 提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置，所述方法包括：将从被采集者的加速度信号 中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组；通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数；使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率；基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重；以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集。 加速度信号 →时频域特征 →以聚类中心为基向量的线性方程组 →基向量的系数 →方差贡献率 →融合权重 基于特征组合的步态行为识别方法 本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法，包括以下步骤：通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息；从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数；采用聚合法选取参数组成特征向量；以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集，对分类器进行训练，使的分类器具有分类步态行为的能力；将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中，并分别赋予所属类别，统计所有特征向量的所属类别，并将出现次数最多的类别赋予待识别的步态加速度信号。实现简化计算过程，降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。 传感器 →样本及和步态加速度信号的特征向量作为训练集 →分类器具有分类步态行为的能力 基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统，该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据，之后存储到后备训练数据集中进行积累，达到设定的阈值后放入训练数据集中；运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算，构造贝叶斯网络分类器；从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据，经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。本发明，利用贝叶斯网络分类器构建故障诊断系统，实现了对错综复杂的核心网故障进行智能化的系统诊断功能，提高了诊断的准确性和灵活性，并且该系统构建于网络管理系统之上，易于实施，对核心网综合信息处理具有广泛的适应性。 告警信息和故障类型 →训练集 —>贝叶斯网络分类器
朴素贝叶斯分类器的应用 作者：阮一峰 日期：2013年12月16日 生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier），它是一种简单有效的常用分类算法。 一、病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。 症状职业疾病 打喷嚏护士感冒 打喷嚏农夫过敏 头痛建筑工人脑震荡 头痛建筑工人感冒 打喷嚏教师感冒 头痛教师脑震荡 现在又来了第七个病人，是一个打喷嚏的建筑工人。请问他患上感冒的概率有多大？ 根据贝叶斯定理： P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)
可得 P(感冒|打喷嚏x建筑工人) = P(打喷嚏x建筑工人|感冒) x P(感冒) / P(打喷嚏x建筑工人) 假定"打喷嚏"和"建筑工人"这两个特征是独立的，因此，上面的等式就变成了 P(感冒|打喷嚏x建筑工人) = P(打喷嚏|感冒) x P(建筑工人|感冒) x P(感冒) / P(打喷嚏) x P(建筑工人) 这是可以计算的。 P(感冒|打喷嚏x建筑工人) = 0.66 x 0.33 x 0.5 / 0.5 x 0.33 = 0.66 因此，这个打喷嚏的建筑工人，有66%的概率是得了感冒。同理，可以计算这个病人患上过敏或脑震荡的概率。比较这几个概率，就可以知道他最可能得什么病。 这就是贝叶斯分类器的基本方法：在统计资料的基础上，依据某些特征，计算各个类别的概率，从而实现分类。 二、朴素贝叶斯分类器的公式 假设某个体有n项特征（Feature），分别为F1、F2、...、F n。现有m个类别（Category），分别为C1、C2、...、C m。贝叶斯分类器就是计算出概率最大的那个分类，也就是求下面这个算式的最大值： P(C|F1F2...Fn) = P(F1F2...Fn|C)P(C) / P(F1F2...Fn) 由于 P(F1F2...Fn) 对于所有的类别都是相同的，可以省略，问题就变成了求 P(F1F2...Fn|C)P(C) 的最大值。
关于朴素贝叶斯 朴素贝叶斯算法是一个直观的方法，使用每个属性归属于某个类的概率来做预测。你可以使用这种监督性学习方法，对一个预测性建模问题进行概率建模。 给定一个类，朴素贝叶斯假设每个属性归属于此类的概率独立于其余所有属性，从而简化了概率的计算。这种强假定产生了一个快速、有效的方法。 给定一个属性值，其属于某个类的概率叫做条件概率。对于一个给定的类值，将每个属性的条件概率相乘，便得到一个数据样本属于某个类的概率。 我们可以通过计算样本归属于每个类的概率，然后选择具有最高概率的类来做预测。 通常，我们使用分类数据来描述朴素贝叶斯，因为这样容易通过比率来描述、计算。一个符合我们目的、比较有用的算法需要支持数值属性，同时假设每一个数值属性服从正态分布（分布在一个钟形曲线上），这又是一个强假设，但是依然能够给出一个健壮的结果。 预测糖尿病的发生 本文使用的测试问题是“皮马印第安人糖尿病问题”。 这个问题包括768个对于皮马印第安患者的医疗观测细节，记录所描述的瞬时测量取自诸如患者的年纪，怀孕和血液检查的次数。所有患者都是21岁以上（含21岁）的女性，所有属性都是数值型，而且属性的单位各不相同。 每一个记录归属于一个类，这个类指明以测量时间为止，患者是否是在5年之内感染的糖尿病。如果是，则为1，否则为0。 机器学习文献中已经多次研究了这个标准数据集，好的预测精度为70%-76%。 下面是pima-indians.data.csv文件中的一个样本，了解一下我们将要使用的数据。 注意：下载文件，然后以.csv扩展名保存（如：pima-indians-diabetes.data.csv）。查看文件中所有属性的描述。 Python 1 2 3 4 5 6,148,72,35,0,33.6,0.627,50,1 1,85,66,29,0,26.6,0.351,31,0 8,183,64,0,0,23.3,0.672,32,1 1,89,66,23,94,28.1,0.167,21,0 0,137,40,35,168,43.1,2.288,33,1 朴素贝叶斯算法教程 教程分为如下几步： 1.处理数据：从CSV文件中载入数据，然后划分为训练集和测试集。 2.提取数据特征：提取训练数据集的属性特征，以便我们计算概率并做出预测。 3.单一预测：使用数据集的特征生成单个预测。 4.多重预测：基于给定测试数据集和一个已提取特征的训练数据集生成预测。 5.评估精度：评估对于测试数据集的预测精度作为预测正确率。 6.合并代码：使用所有代码呈现一个完整的、独立的朴素贝叶斯算法的实现。 1.处理数据
贝叶斯分类器工作原理原理 贝叶斯分类器是一种比较有潜力的数据挖掘工具，它本质上是一 种分类手段，但是它的优势不仅仅在于高分类准确率，更重要的是，它会通过训练集学习一个因果关系图（有向无环图）。如在医学领域，贝叶斯分类器可以辅助医生判断病情，并给出各症状影响关系，这样医生就可以有重点的分析病情给出更全面的诊断。进一步来说，在面对未知问题的情况下，可以从该因果关系图入手分析，而贝叶斯分类器此时充当的是一种辅助分析问题领域的工具。如果我们能够提出一种准确率很高的分类模型，那么无论是辅助诊疗还是辅助分析的作用都会非常大甚至起主导作用，可见贝叶斯分类器的研究是非常有意义的。 与五花八门的贝叶斯分类器构造方法相比，其工作原理就相对简 单很多。我们甚至可以把它归结为一个如下所示的公式： 其中实例用T{X0，X1，…，Xn-1}表示，类别用C 表示，AXi 表示Xi 的 父节点集合。 选取其中后验概率最大的c ，即分类结果，可用如下公式表示 () ()()() ()( ) 0011111 00011111 0|,, ,|,,, ,C c |,i i n n n i i X i n n n i i X i P C c X x X x X x P C c P X x A C c P X x X x X x P P X x A C c ---=---========= ===∝===∏∏()() 1 0arg max |A ,i n c C i i X i c P C c P X x C c -∈=====∏
上述公式本质上是由两部分构成的：贝叶斯分类模型和贝叶斯公式。下面介绍贝叶斯分类器工作流程： 1．学习训练集，存储计算条件概率所需的属性组合个数。 2．使用1中存储的数据，计算构造模型所需的互信息和条件互信息。 3．使用2种计算的互信息和条件互信息，按照定义的构造规则，逐步构建出贝叶斯分类模型。 4．传入测试实例 5．根据贝叶斯分类模型的结构和贝叶斯公式计算后验概率分布。6．选取其中后验概率最大的类c，即预测结果。 其流程图如下所示：
贝叶斯分类器在机器学习中的研究 摘要：贝叶斯分类器作为机器学习中的一种分类算法，在有些方面有着其优越的一面，在机器学习中有着广泛的应用，本文通过对机器学习中贝叶斯分类器的解析，指出了贝叶斯分类器在机器学习中的适用方面和不足之处。使其能更加清楚认识了解贝叶斯算法，并能在适合的方面使用贝叶斯算法。 关键词：机器学习贝叶斯算法适用 1. 引言 机器学习是计算机问世以来，兴起的一门新兴学科。所谓机器学习是指研究如何使用计算机来模拟人类学习活动的一门学科，研究计算机获得新知识和新技能，识别现有知识，不断改善性能，实现自我完善的方法，从而使计算机能更大性能的为人类服务。 机器学习所适用的范围广阔，在医疗、军事、教育等各个领域都有着广泛的应用，并发挥了积极的作用。而分类是机器学习中的基本问题之一，目前针对不同的分类技术，分类方法有很多，如决策树分类、支持向量机分类、神经网络分类等。贝叶斯分类器作为机器学习分类中的一种，近年来在许多领域也受到了很大的关注，本文对贝叶斯分类器进行总结分析和比较，提出一些针对不同应用对象挑选贝叶斯分类器的方法。 2. 贝叶斯公式与贝叶斯分类器： 2.1贝叶斯公式： 在概率论方面的贝叶斯公式是在乘法公式和全概率公式的基础上推导出来的，它是指设■是样本空间Ω的一个分割，即■互不相容，且，如果■，■，■，则 ，■ 这就是贝叶斯公式，■称为后验概率，■为先验概率，一般是已知先验概率来求后验概率，贝叶斯定理提供了“预测”的实用模型，即已知某事实，预测另一个事实发生的可能性大小。 2.2 机器学习中的贝叶斯法则： 在机器学习中，在给定训练数据D时，确定假设空间H中的最佳假设，我们用■来代表在没训练数据前假设■拥有的初始概率。■为■的先验概率，用■代表将要观察训练数据D的先验概率，以■代表假设■成立的情况下观察到数据D的概率，以■为给定训练数据D时■成立的概率，■称为■的后验概率，机器学习中
机器学习算法day02_贝叶斯分类算法及应用课程大纲 课程目标： 1、理解朴素贝叶斯算法的核心思想 2、理解朴素贝叶斯算法的代码实现 3、掌握朴素贝叶斯算法的应用步骤：数据处理、建模、运算和结果判定
1. 朴素贝叶斯分类算法原理 1.1 概述 贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据 朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种 注：朴素的意思是条件概率独立性 1.2 算法思想 朴素贝叶斯的思想是这样的： 如果一个事物在一些属性条件发生的情况下，事物属于A的概率>属于B的概率，则判定事物属于A 通俗来说比如，你在街上看到一个黑人，我让你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？ 在你的脑海中，有这么一个判断流程： 1、这个人的肤色是黑色<特征> 2、非洲人中黑色人种概率最高<已知的是条件概率：p(黑色|非洲人)> 而用于判断的标准是：P(非洲人|黑色) 3、没有其他辅助信息的情况下，最好的判断就是非洲人 这就是朴素贝叶斯的思想基础。 再扩展一下，假如某条街上，有100人，其中有50个美国人，50个非洲人，看到一个讲英语的黑人，那我们是怎么去判断他来自于哪里？ 提取特征： 肤色：黑 语言：英语 先验知识： P(黑色|非洲人) = 0.8 P(讲英语|非洲人)=0.1 P(黑色|美国人)= 0.2 P(讲英语|美国人)=0.9 要判断的概率是： P(非洲人|(讲英语，黑色) )
P(美国人|(讲英语，黑色) ) 思考过程： P(非洲人|(讲英语，黑色) ) 的分子= 0.1 * 0.8 *0.5 =0.04 P(美国人|(讲英语，黑色) ) 的分子= 0.9 *0.2 * 0.5 = 0.09 从而比较这两个概率的大小就等价于比较这两个分子的值： 可以得出结论，此人应该是：美国人 我们的判断结果就是：此人来自美国！ 其蕴含的数学原理如下： p(A|xy)=p(Axy)/p(xy)=p(Axy)/p(x)p(y)=p(A)/p(x)*p(A)/p(y)* p(xy)/p(xy)=p(A|x)p(A|y) 朴素贝叶斯分类器 讲了上面的小故事，我们来朴素贝叶斯分类器的表示形式： 当特征为为x时，计算所有类别的条件概率，选取条件概率最大的类别作为待分类的类别。由于上公式的分母对每个类别都是一样的，因此计算时可以不考虑分母，即
clc;clear all;close all; %训练集 SampleMark={'咳嗽','头晕','体温','流感'} Sample={ '是','是','正常', '否';.... '是','是','高', '是';.... '是','是','非常高','是';.... '否','是','正常', '否';.... '否','否','高', '否';.... '否','是','非常高','是';.... '是','否','高', '是';.... '否','是','正常', '否';.... } %流感为是的与否的两类子集 IsFlu=Sample(strmatch('是',Sample(:,4)),:); NotFlu=Sample(strmatch('否',Sample(:,4)),:); %先验概率 N1=size(IsFlu,1); N2=size(NotFlu,1); Pw1=N1/(N1+N2); Pw2=N2/(N1+N2); %咳嗽似然度 %采用m-估计，计算各属性先验概率 x1=size(strmatch('是',Sample(:,1)),1); x2=size(strmatch('否',Sample(:,1)),1); p1=x1/(x1+x2); p2=x2/(x1+x2); n1=size(strmatch('是',IsFlu(:,1)),1); n2=size(strmatch('否',IsFlu(:,1)),1); PXwi(1,1:2)=[(n1+1)/(n1+n2+p1) (n2+1)/(n1+n2+p2)]; n1=size(strmatch('是',NotFlu(:,1)),1); n2=size(strmatch('否',NotFlu(:,1)),1); PXwi(2,1:2)=[(n1+1)/(n1+n2+p1) (n2+1)/(n1+n2+p2)]; %头晕似然度 %采用m-估计，计算各属性先验概率 x1=size(strmatch('是',Sample(:,2)),1); x2=size(strmatch('否',Sample(:,2)),1); p1=x1/(x1+x2); p2=x2/(x1+x2); n1=size(strmatch('是',IsFlu(:,2)),1); n2=size(strmatch('否',IsFlu(:,2)),1); PXwi(1,3:4)=[(n1+1)/(n1+n2+p1) (n2+1)/(n1+n2+p2)]; n1=size(strmatch('是',NotFlu(:,2)),1); n2=size(strmatch('否',NotFlu(:,2)),1);
朴素贝叶斯分类算法 一．贝叶斯分类的原理 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。 贝叶斯分类器是用于分类的贝叶斯网络。该网络中应包含类结点C，其中C 的取值来自于类集合( c1 , c2 , ... , cm)，还包含一组结点X = ( X1 , X2 , ... , Xn)，表示用于分类的特征。对于贝叶斯网络分类器，若某一待分类的样本D，其分类特征值为x = ( x1 , x2 , ... , x n) ，则样本D 属于类别ci 的概率P( C = ci | X1 = x1 , X2 = x 2 , ... , Xn = x n) ，( i = 1 ,2 , ... , m) 应满足下式： P( C = ci | X = x) = Max{ P( C = c1 | X = x) , P( C = c2 | X = x ) , ... , P( C = cm | X = x ) } 贝叶斯公式： P( C = ci | X = x) = P( X = x | C = ci) * P( C = ci) / P( X = x) 其中，P( C = ci) 可由领域专家的经验得到,而P( X = x | C = ci) 和P( X = x) 的计算则较困难。 二．贝叶斯伪代码 整个算法可以分为两个部分，“建立模型”与“进行预测”，其建立模型的伪代码如下： numAttrValues 等简单的数据从本地数据结构中直接读取 构建几个关键的计数表 for(为每一个实例) { for( 每个属性 ){ 为 numClassAndAttr 中当前类，当前属性，当前取值的单元加 1 为 attFrequencies 中当前取值单元加 1 } } 预测的伪代码如下： for(每一个类别){ for(对每个属性 xj){ for(对每个属性 xi){
朴素贝叶斯分类在机器学习中的应用 贝叶斯分类技术在众多分类技术中占有着重要的地位。它属于统计学分类的范畴，是一种非规则的分类方法。贝叶斯分类方法的主要内容是通过对已分类的样本子集进行训练，学习归纳出分类函数（对离散变量的预测称作分类，对连续变量的分类成为回归），利用训练得到的分类器实现对未分类数据的分类。在众多贝叶斯分类技术中，朴素贝叶斯分类算法是其中应用最多、表现效果最好的一项贝叶斯分类技术。 一、朴素贝叶斯分类法简介 朴素贝叶斯分类法来源于贝叶斯定理 其中称为先验概率，称为后验概率，称为现象概率，称为条件概率。贝叶斯定理描述的是如何用已知的事实去推理未知的概率。在进行预测前，我们有事件A 发生的概率P(A)，有对事件B的预测概率P(B)，还有已知B发生的条件下事件A发生的概率,由这三个概率可以推理出在事件A发生的条件下事件B发生的概率，这一过程也可以解释为我们用事件A的相关信息去修正B发生的概率，在已知A的一些信息后去更新对事件B的认识。 朴素贝叶斯分类法顾名思义，是完全基于贝叶斯定理而来的，其定理形式为 其中Category是类别，Document是待分类事物，定理描述的是根据各种先验概率和概率，来计算某事物属于某类别的概率。朴素贝叶斯分类法即是利用极大似然的思想，通过比较事物被分到不同类别的概率，来给出一个最优的结果，把事物分到概率最大的那个类别中去。这一比较和分类的过程在定理中，事物Document是由若干特征条件组成的，即 需要提到的是，在上面的公式中，分子部分满足
用数学语言表述为： 设特征向量x中有n个特征，则概率为 这称为定理成立的“条件独立性假设”，即事物的特征之间是相互独立的，这也即是定理名称中“朴素”一词的含义。所谓独立，是指的是统计意义上的独立，即一个特征或者单词出现的可能性与它和其他单词相邻没有关系。举个例子来说，假设单词bacon出现在delicious 和出现在ugly后面的概率相同，当然这显然是不正确的，但这确实是朴素贝叶斯分类的一条前提假设。虽然这样做可能会对预测结果的准确性造成一定的影响，但实际上，相比于使用此公式对问题求解的简化程度，这一点误差是完全可以接受的，在实践中也能证明，朴素贝叶斯的实际效果是相当好的。 二、各部分概率的解释与计算 在朴素贝叶斯定理中，为求得，需要首先取得三个概率：先验概率，条件概率，和现象概率。这三个概率并不是都很容易求出来的，而如何准确获取这三个概率也成为机器学习领域研究的热门话题。在这里我以垃圾邮件分类为例来说明这三个概率的计算，假设在如下5封邮件中，统计如下几个词在邮件中是否出现，并统计邮件是否被标记为垃圾邮件： 现在给定一封邮件，四个词在其中出现的情况分别为0, 1, 1, 1, 0，要判断该封邮件是否为垃圾邮件。 1. 先验概率 理论上，先验概率是出现事物属于某一类的客观概率，但在实际应用中，先验概率往往
基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法（上） 2010-02-21 10:23:43| 分类：Lucene | 标签：|字号大中小订阅 转载请保留作者信息： 作者：phinecos（洞庭散人） Blog：https://www.doczj.com/doc/f417086695.html,/ Email：phinecos@https://www.doczj.com/doc/f417086695.html, Preface 本文缘起于最近在读的一本书-- Tom M.Mitchell的《机器学习》,书中第6章详细讲解了贝叶斯学习的理论知识，为了将其应用到实际中来，参考了网上许多资料，从而得此文。文章将分为两个部分，第一部分将介绍贝叶斯学习的相关理论(如果你对理论不感兴趣，请直接跳至第二部分<<基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法（下）>>)。第二部分讲如何将贝叶斯分类器应用到中文文本分类，随文附上示例代码。 Introduction 我们在《概率论和数理统计》这门课的第一章都学过贝叶斯公式和全概率公式，先来简单复习下： 条件概率 定义设A, B是两个事件，且P(A)>0 称P(B∣A)=P(AB)/P(A)为在条件A下发生的条件事件B发生的条件概率。 乘法公式设P(A)>0 则有P(AB)=P(B∣A)P(A) 全概率公式和贝叶斯公式 定义设S为试验E的样本空间，B1, B2, …Bn为E的一组事件，若BiBj=Ф, i≠j, i, j=1, 2, …,n; B1∪B2∪…∪Bn=S则称B1, B2, …, Bn为样本空间的一个划分。 定理设试验E的样本空间为，A为E的事件，B1, B2, …,Bn为的一个划分，且P(Bi)>0 (i=1, 2, …n)，则P(A)=P(A∣B1)P(B1)+P(A∣B2)+ …+P(A∣Bn)P(Bn)称为全概率公式。 定理设试验俄E的样本空间为S，A为E的事件，B1, B2, …,Bn为的一个划分，则 P(Bi∣A)=P(A∣Bi)P(Bi)/∑P(A｜Bj)P(Bj)=P(B｜Ai)P(Ai)/P(A) 称为贝叶斯公式。说明：i，j均为下标，求和均是1到n 下面我再举个简单的例子来说明下。 示例1 考虑一个医疗诊断问题，有两种可能的假设：（1）病人有癌症。（2）病人无癌症。样本数据来自某化验测试，它也有两种可能的结果：阳性和阴性。假设我们已经有先验知识：在所有人口中只有0.008的人患病。此外，化验测试对有病的患者有98%的可能返回阳性结果，对无病患者有97%的可能返回阴性结果。 上面的数据可以用以下概率式子表示：
贝叶斯分类器 一、数学知识 1）先验概率 根据以往经验和分析得到的概率，即人们在未知条件下对事件发生可能性的猜测。 2）后验概率 事情已经发生，求这个事情发生的原因是由某个因素引起的可能性大小。 若A 是结果，B 是原因 则) ().()().()().()() ()(22111111B P B A P B P B A P B P B A P A P A B P A B P += = 即 ) 3().3()2().2()1().1() 1().1()1(原因原因结果原因原因结果原因原因结果原因原因结果结果原因P P P P P P P P P ++= 二、贝叶斯决策论【考虑如何基于所知概率和误判损失来选择最优的类别标记】 （一）贝叶斯分类器 )] )(([)() ()() (min arg )(1 i *x x h R E h R x c P x c R x c R x h x j N j ij y c == =∑=∈λ 其中： 所产生的损失 的样本误标记为是将一个真实标记为上限 产生的模型精度的理论反映了通过机器学习所斯风险 为总体风险，称为贝叶为贝叶斯最优分类器其中 i j h R h R x h c c )(-1)()(ij ***λ 若目标为最小化分类错误率 P(x) )c (c)P(x )()(max arg )(*),(1)(,1if 0ij P x c P x c P x h x c P x c R otherwise j i y c = =-=?? ?==∈其中即则，λ 推到过程：
) (max arg )(*)) (1(min arg ) (min arg ) (min arg )(*1 1 x X c y P x h x X c y P x X c y P x X c P x h k y c k y c k K k y c k K k ij y c ======-==≠===∈∈=∈=∈∑∑λ ① 先假定类条件概率具有某种确定的概率分布条件； ② 再基于训练样本对概率分布的参数进行估计 对于）（c P x 来说就是假设）（c P x 具有确定的形式并且被参数向量c Θ唯一确定，则任务就是利用训练集D 来估计参数c Θ，）（c P x 记为）（c x ΘP 参数c Θ的极大似然Λ Θ； ) x ()()x (log )(log )()(max arg c C C C D X C C C c c P D P P D P LL LL C Θ∏=ΘΘ =Θ=ΘΘ=Θ∑∈Λ 其中 注：这种参数化的方法估计结果的准确性依赖于所假设的概率分布形式是否符合潜在的 真实数据分布 三、朴素贝叶斯分类器【解决了后验概率）（x c P 难计算的问题】 采用了“属性条件独立性假设”，假设每个属性独立地对分类结果发生影响 ) (x c P