量子模糊朴素贝叶斯分类算法

摘要：

以传统朴素贝叶斯算法为基础,研究并提出一种高效、准确的量子模糊贝叶斯分类算法.首先将"模糊集合理论+朴素贝叶斯理论"交叉融合,定义模糊先验概率、模糊条件概率,将朴素贝叶斯推广至模糊朴素贝叶斯,构建模糊贝叶斯模型;其次,将"模糊贝叶斯模型+量子计算"交叉融合,将模糊数据集量子化(编码到量子态上)并设计量子线路,提出一种量子模糊朴素贝叶斯分类算法;最后,将该算法应用到鸢尾花数据集.仿真实验表明,与传统朴素贝叶斯分类算法相比,该算法具有较高的分类效率和准确率.

关键词：模糊集合理论、朴素贝叶斯分类、量子计算、量子机器学习

所属期刊栏目：53

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家重点研发计划;成都市重点研发项目;四川省重点研发计划项目

在线出版日期：2024-02-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：149-154