量子遗传算法优化加权朴素贝叶斯复合语言文本分类

为了提高朴素贝叶斯算法的复合语言文本分类准确度和效率,将加权朴素贝叶斯算法用于复合语言文本分类,采用量子遗传算法对权重参数进行优化;根据贝叶斯定理建立语言文本分类模型,考查样本属性之间的差异对分类结果的影响;然后引入属性权重,形成加权朴素贝叶斯文本分类模型;利用遗传算法对权重参数进行优化,借助量子比特运算提高遗传优化效率,最终得到稳定的复合语言文本分类模型。结果表明,通过合理设置权重个数,量子遗传算法改善了加权朴素贝叶斯算法的文本分类性能,与常用语言文本分类算法对比,该算法具有较高的分类精度和分类效率,在复合语言文本分类中的适用性好。