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Indexed by:会议论文
Date of Publication:2009-04-19
Page Number:1119-1121
Key Words:卷烟;烟丝分类;气相色谱质谱联用;指纹分类;朴素贝叶斯
Abstract:本文着眼于分类器整体技术和属性选择,在训练阶段仅仅产生所需要的频率表,在修正和测试阶段进行属性选择和加权,修正分类器模型,生成了二次建模的加权朴素贝叶斯分类器(RWN-BC),并成功地将其应用于卷烟烟丝的分类和分级问题上。实验结果表明,与朴素贝叶斯相比,RWNBC具有较高的分类正确性。
