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针对列车超速防护(ATP,Automatic Train Protection)系统车载设备测试案例分类存在的工作量大、效率低且准确性不高等问题,提出了将词频—逆文档频率(TF-IDF,Term Frequency-Inverse Document Frequency)与朴素贝叶斯算法相结合,应用于测试案例分类的方案。利用TF-IDF算法筛选特征词及权重,对朴素贝叶斯算法进行加权处理,并基于实验室现有ATP车载设备的测试案例进行验证。实验结果表明,文章的特征词提取及测试案例分类方法具有较高的准确性。 相似文献
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