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一种基于朴素贝叶斯模型的数据分类改进方法

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本发明公开了一种基于朴素贝叶斯模型的数据分类改进方法，包括数据分类改进方法包括如下步骤：步骤1：确定基于改进加权隐朴素贝叶斯的入侵检测方法；步骤2：针对采集得到的数据进行数据处理，同时对属性权值的确定，并建立基本模型；步骤3：数据处理中进行属性选择算法并进行数据离散化；步骤4：属性权值确定后进行计量加权系数，同时对基本模型进行扩展。本发明从属性选择方面对朴素贝叶斯模型进行优化。针对朴素贝叶斯的“条件独立性假设”，可以对属性进行选择，以取得一个最优属性子集，使得这个属性子集中属性之间的总体相关性最小。这样做就可以抵消一部分“条件独立性假设”带来的影响。

著录项

公开/公告号CN112906786A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-06-04

原文格式PDF
申请/专利权人滁州职业技术学院;
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申请/专利号CN202110182847.6
发明设计人魏光杏;李华;邹军国;戴月;陈银燕;苗孟君;
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申请日2021-02-07
分类号G06K9/62(20060101);
代理机构32305 江苏法德东恒律师事务所;
代理人刘林
地址 239000 安徽省滁州市丰乐大道2188号
入库时间 2023-06-19 11:14:36

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-03-17

发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K 9/62 专利申请号:2021101828476 申请公布日:20210604

发明专利申请公布后的驳回

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