基于改进朴素贝叶斯方法的元器件分类技术

元器件清单数据处理分析是元器件选用管理与状态管控的主要内容。在元器件数据信息化管理的基础上,借助新一代信息技术手段对元器件清单进行处理,可以使得数据处理分析过程更加智能与高效。结合当前人工智能领域的计算机机器学习技术,提出了一种基于改进朴素贝叶斯算法的元器件分类方法,通过加入拉普拉斯平滑方法处理零概率问题、引入对数运算提高计算稳定性等手段,实现了对元器件产品和厂商的自动与智能分类,并对比分析了智能分类结果的准确度,发现运用改进后的算法可提高分类的准确度,对于提高元器件的分类效率,避免人工分类造成的误差具有重要的意义。