基于缺陷塔模型与WNB的高校实验室安全评价分类模型研究

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为建立一套客观、高效、科学的高校实验室安全评价体系,以及为了解决当实验室评价数据样本量较大时,人工评分方式的低效和低精确度问题.以缺陷塔模型作为评价指标体系建立的理论依据,同时结合权重朴素贝叶斯(Weighted Naive Bayes)算法简单、大数据量下分类速度快,自动学习指标权重值的特点,并以联合分类器模型的和规则原理进行组合分类后对WNB分类器精度进行修正.实验数据表明经修正后的分类精度有较大提高,表明了该评价模型的适用性.
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