Release Time:2019-03-09  Hits:

Indexed by: Conference Paper

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。