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| 量子遗传算法优化加权朴素贝叶斯复合语言文本分类 | |
| 作者姓名： | 隆峻 神显豪 丁小军 郭先春 |
| 作者单位： | 玉林师范学院计算机科学与工程学院,广西玉林 537000;桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室,广西桂林 541004;东华理工大学测绘工程学院,江西南昌 330013 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;江西省科技厅科技计划项目 |
| 摘 要： | 为了提高朴素贝叶斯算法的复合语言文本分类准确度和效率,将加权朴素贝叶斯算法用于复合语言文本分类,采用量子遗传算法对权重参数进行优化;根据贝叶斯定理建立语言文本分类模型,考查样本属性之间的差异对分类结果的影响;然后引入属性权重,形成加权朴素贝叶斯文本分类模型;利用遗传算法对权重参数进行优化,借助量子比特运算提高遗传优化效... |
| 关 键 词： | 量子遗传算法 加权朴素贝叶斯算法 复合语言文本 分类 量子比特 |
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