基于花授粉算法的贝叶斯分类器优化研究

• 作者: 张国海 张明新 戴娇 王子清
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 朴素贝叶斯 花授粉算法 黑名单机制 随机扰动 属性加权
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 47-51
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

采用花授粉算法(FPA)对朴素贝叶斯分类器进行优化,提出一种基于改进的花授粉算法的朴素贝叶斯分类器(NBC-IFPA)算法.首先,引入了黑名单机制使FPA能够跳出局部最优解;其次,引入随机扰动项,增加种群多样性,提高FPA寻优性能;最后,利用改进的FPA搜索全局最优属性权值,并将其用于加权朴素贝叶斯模型中进行分类.仿真结果表明,NBC-IFPA算法具有更高的分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国海	山东理工大学农业工程与食品科学学院	23	97	6.0	9.0
2	张明新	常熟理工学院计算机科学与工程学院	32	224	8.0	14.0
3	戴娇	常熟理工学院计算机科学与工程学院	5	73	4.0	5.0
4	王子清	苏州大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0