[发明专利]决策树和贝叶斯算法的突发事件分类分级方法、装置及系统在审
| 申请号： | 201710934709.2 | 申请日： | 2017-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN107977670A | 公开（公告）日： | 2018-05-01 |
| 发明（设计）人： | 华婷婷;孙苑;王冉;陶卫峰;游庆根;龚少麟;林宇;童号;陶骏;徐斌 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京中知法苑知识产权代理事务所(普通合伙)11226 | 代理人： | 常玉明 |
| 地址： | 210007 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于决策树算法和贝叶斯算法的突发事件分类分级方、装置及系统，该方法包括S1、对预先分级分类事件库进行特征划分，构建训练样本集；S2、根据训练样本集，分别利用ID3算法、C4.5算法、CART算法，构建三个决策树分类分级模型；S3、根据训练样本集，构建并训练贝叶斯分类器；S4、对待分类分级事件进行关键特征属性提取；S5、根据事件特征属性利用三个决策树模型进行分类，得出三个分类结果；S6、根据事件特征属性利用贝叶斯分类器对S5中的三个分类结果计算该类别的概率，取概率最高的作为最终分类结果。本发明的方法，能够提升单一算法的分类准确性，有效的弥补了决策树算法对连续性的字段比较难预测的缺点。 | ||
| 搜索关键词： | 决策树 贝叶斯 算法 突发事件 分类 分级 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
一种基于决策树算法和贝叶斯算法的突发事件分类分级方法，其特征在于，包括：S1、对预先分级分类事件库进行特征划分，构建训练样本集；S2、根据训练样本集，分别利用ID3算法、C4.5算法、CART算法，构建三个决策树分类分级模型；S3、根据训练样本集，构建并训练贝叶斯分类器；S4、对待分类分级事件进行关键特征属性提取；S5、根据事件特征属性利用三个决策树模型进行分类，得出三个分类结果；S6、根据事件特征属性利用贝叶斯分类器对S5中的三个分类结果计算该类别的概率，取概率最高的作为最终分类结果。
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