[发明专利]一种基于朴素贝叶斯分类器的autoCAD图块识别方法及装置在审
| 申请号： | 201810264906.2 | 申请日： | 2018-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN108491885A | 公开（公告）日： | 2018-09-04 |
| 发明（设计）人： | 陈境焕;李海燕;黄运保;李璞 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 张春水;唐京桥 |
| 地址： | 510060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种基于朴素贝叶斯分类器的autoCAD图块识别方法及装置，其中方法包括：获取目标图块和非目标图块作为图块数据库；随机抽取训练集和测试集；确定与图块对应的特征；根据特征训练多项式模型、伯努利模型和混合模型；并测试得到模型准确率最高的模型作为最终模型，构造朴素贝叶斯分类器对待识别图块进行识别。本发明通过将数据库分为训练集和测试集，然后通过训练集训练多项式模型、伯努利模型和混合模型，通过测试集得到对应的模型准确率，根据模型准确率选择最好的模型进行构建用于识别autoCAD图块的朴素贝叶斯分类器，使得该朴素贝叶斯分类器能够有较高的准确率，识别效率高，解决了现有技术识别准确率低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 朴素贝叶斯分类器 准确率 图块 测试集 训练集 多项式模型 混合模型 块识别 数据库 获取目标 技术识别 随机抽取 特征训练 最终模型 目标图 构建 测试 | ||
【主权项】：
1.一种基于朴素贝叶斯分类器的autoCAD图块识别方法，其特征在于，包括：S1：获取目标autoCAD图块和非目标autoCAD图块作为图块数据库；S2：将图块数据库中的目标autoCAD图块和非目标autoCAD图块随机抽取三分之二作为训练集，剩下三分之一作为测试集；S3：根据图块数据库中的目标autoCAD图块确定与autoCAD图块对应的特征；S4：根据训练集中的autoCAD图块和与autoCAD图块对应的特征训练多项式模型、伯努利模型和混合模型；S5：将测试集中的autoCAD图块测试训练后的多项式模型、伯努利模型和混合模型，得到模型准确率；S6：选择模型准确率最高的模型作为最终模型，构造用于识别autoCAD图块的朴素贝叶斯分类器；S7：通过朴素贝叶斯分类器对待识别图块进行识别。
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