论文摘要
针对当前建筑物消防检测受干扰影响较大,导致火灾预测精度较低的问题,给出一种用于消防检测的改进朴素贝叶斯算法。基于消防检测数据分析,通过信息增益计算加权值,将特征属性附加权重系数对朴素贝叶斯算法进行改进,并在此基础上通过Weka平台,设计并实现了改进朴素贝叶斯算法框架,将其用于消防检测。实验验证,比较朴素贝叶斯算法和其他分类预测方法,改进的朴素贝叶斯算法能有效解决每个特征属性对类别变量影响的关联度量化问题,降低了分类干扰,提高了消防隐患检测准确率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 童威,黄启萍
关键词: 消防检测,属性加权,朴素贝叶斯算法,信息增益,权重
来源: 西安工程大学学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑
专业: 安全科学与灾害防治,建筑科学与工程
单位: 安徽文达信息工程学院计算机工程学院,安徽电气工程职业技术学院计算机工程学院
基金: 安徽省人文社科研究重点项目(SK2017A213),安徽省高等学校自然科学研究项目(KJ2010B265)
分类号: TU892
DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2019.01.019
页码: 111-115
总页数: 5
文件大小: 139K
下载量: 251
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