基于朴素贝叶斯算法的环境污染监测数据分类方法

作者：蒋丽丽; 于翔; 顾晓丽; 陈琰

来源：信息记录材料, 2023, 24(05): 154-156.

DOI：10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2023.05.058

• 朴素贝叶斯算法
• 环境污染
• 监测数据
• 分类

由于环境污染监测数据的分类属性较模糊，导致监测数据的实时分类准确率较低，因此，本文提出基于朴素贝叶斯算法的环境污染监测数据分类方法。利用空间一致法提取环境污染监测数据特征和朴素贝叶斯算法构建朴素贝叶斯分类模型，结合朴素贝叶斯分类模型进行联合概率密度转换，计算环境污染监测数据的后验概率，根据计算结果，得出标准污染数据分类误差消除参数，并对该参数进行最终的污染监测数据分类。实验结果表明，设计的环境污染监测数据朴素贝叶斯分类方法的分类效果较好，实时分类准确率较高，具有应用价值。

• 单位
  南通科技职业学院