《表2 不同方法在不同数据集上分类准确率》
本实验比较了提出的BP_NB算法与其他分类算法的分类效果。其中NB代表朴素贝叶斯算法,BP代表BP神经网络算法,BP_NB代表BP_NB算法,LSTM代表LSTM神经网络算法。基于SAX-1NN的符号数选为5或6。LSTM的参数设置也采用网格搜索。表2为不同算法在九个数据集上分类准确率的比较。其中SAX-1NN、BP神经网络、LSTM神经网络和BP_NB算法均为其在不同参数设置下分类效果最好的一次。
图表编号 | XD0090301100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.08.01 |
作者 | 王会青、郭芷榕、白莹莹 |
绘制单位 | 太原理工大学信息与计算机学院、太原理工大学信息与计算机学院、太原理工大学信息与计算机学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |