Classification for Text Data from the Power System Based on Improving Naive Bayes
Rattachement africain : cn, in. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
After years of operation of the power system, a large amount of text data has been accumulated, and it is particularly important to analyze them such as the violation data. In this context, this paper introduced a novel classification method, Improving Naive Bayes Based on Improving Term Frequency-Inverse Document Frequency (ITF-IDF), which aims to categorize the text and reduce the costs of labor analysis. The classification of the violation data which including personal behavior, instrument, security activities, supervision and two-ticket data. To increase the classification accuracy, the proposed method improved the weight of Naive Bayes, namely ITF-TDF. In the experimental studies, the Improving Naive Bayes is evaluated on the test data of spam message which is a binary classification and the violation data from the power system as multi-classification, and is compared with the classifiers based on conventional Naive Bayes, the Logistic Regression and the Support Vector Machine (SVM), respectively. The results demonstrate that the proposed method has a better performance than the other methods.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Classification for Text Data from the Power System Based on Improving Naive Bayes
- Date Crossref
- 01/09/2020
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Guangdong Power Grid Company (China) Qingyuan Power Supply Bureau pays non établi dans la noticeEntreprise
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China Southern Power Grid (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Power Grid Corporation (India) pays non établi dans la noticeEntreprise
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South China University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Guangdong Power Grid Company Limited Guangdong pays non établi dans la noticeEntreprise
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School of Electric Power Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Qingyuan Power Supply Bureau — Guangdong Power Grid Company (China), China Southern Power Grid (China) et Power Grid Corporation (India), avec 3 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.