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1.
向量空间法中单词权重函数的分析和构造   总被引:75,自引:3,他引:72  
文本分类是文本挖掘的基础与核心,是近年来数据挖掘和网络挖掘的一个研究热点,在传统的情报检索、网站索引体系结构的建立和Web信息检索等方面占有重要地位,深入分析了一种简单而常用的经典文本分类模型--向量空间模型(vector space model,VSM)--的实质,找出了其分类精度低的原因,提出了一种利用特征筛选中的评估函数代替IDF函数进行权值调整的方法,并对采用各种不同评估函数进行权值调整的性能进行了理论分析和实验比较,提出了一种构造新的高性能评估函数的新颖方法。  相似文献
2.
BP神经网络的设计   总被引:68,自引:2,他引:66  
对BP神经网络设计中的隐层节点数,初始权值,学习率等参数的选择进行研究,分别给出若干经验公式。  相似文献
3.
基于划分的模糊聚类算法   总被引:67,自引:1,他引:66       下载免费PDF全文
张敏  于剑 《软件学报》2004,15(6):858-868
在众多聚类算法中,基于划分的模糊聚类算法是模式识剐中最常用的算法类型之一.至今,献中仍不断有关于基于划分的模糊聚类算法的研究成果出现.为了能更为系统和深入地了解这些聚类算法及其性质,本从改变度量方式、改变约束条件、在目标函数中引入熵以及考虑对聚类中心进行约束等几个方面,对在C-均值算法的基础上得到的基于划分的模糊聚类算法作了综述和评价,对各典型算法的优缺点进行了实验比较分析.指出标准FCM算法被广泛应用的原因之一是它对数据的比例变化具有鲁棒性,而其他类似的算法对这种比例变化却很敏感.并以极大熵方法为例进行了比较实验.最后总结了基于划分的模糊聚类算法普遍存在的问题及其发展前景。  相似文献
4.
数据库中加权关联规则的发现   总被引:63,自引:0,他引:63       下载免费PDF全文
关联规则发现是数据库中知识发现研究中的热点课题,有着广泛的应用领域.在现有的研究中,数据库中的各个项目是按平等一致的方式加以处理的.然而,在现实世界数据库中却并非如此,不同的项目往往有着不同的重要性.为了将它们反映出来,对项目引入权值,从而提出了新的加权关联规则问题.由于项目权值的引入,频繁项目集的子集不再一定是频繁的.为此,又提出了项目的k-支持期望概念,并由此提出了加权关联规则的发现算法.  相似文献
5.
粒子群优化算法的分析与改进   总被引:50,自引:2,他引:48  
分析了惯性权值对粒子群优化(PSO)算法优化性能的影响,进而提出选择惯性权值的新策略.在随机选取惯性权值的同时,自适应地调整随机惯性权值的数学期望,有效地调整算法的全局与局部搜索能力.测试表明基于随机惯性权(RIW)策略的PSO算法,其全局搜优的速率与精度有明显提高.  相似文献
6.
7.
Bernstein-Bézier类曲线和Bézier曲线的重新参数化方法   总被引:38,自引:0,他引:38  
在Bernstein函数类和B啨zier曲线类的基础上 ,研究了BBC曲线和附权BBC曲线的表示方法和有关性质 对BBC曲线和附权BBC曲线理论与B啨zier曲线的关系剖析表明 :附权BBC曲线不仅是B啨zier曲线的推广形式 ,同时该理论蕴涵着系统的B啨zier曲线的重新参数化方法 ,对该方法进行了较为详尽的探讨 结果表明 ,运用附权BBC曲线理论实现B啨zier曲线的重新参数化的方法具有通用性好和计算简单等优点 ,在很大程度上弥补了B啨zier曲线理论没有系统的重新参数化方法的不足  相似文献
8.
基于未确知集合的故障诊断方法   总被引:38,自引:0,他引:38       下载免费PDF全文
为了定量描述对象具有未确知性质或处于未确知状态的程度,在可测空间上定义了满 足测量准则的未确知测度慨念.以未确知测度为隶属函数抽象出论域上的未确知集合概念,定 义未确知集合的运算.通过论证未确知集和模糊集之间的关系与本质不同,体现研究这种新的 不确定性集合的价值.在未确知集合基础上,建立了未确知逻辑系统,用以处理未确知信息.定 义了指标分类权重的概念,给出了计算方法,并将其应用于未确知逻辑系统推理算法中,使得到的 合成可信度具有良好的可解释性.以故障诊断领域中一个算例作为未确知逻辑系统的应用实例.  相似文献
9.
结合遗传算法优化BP神经网络的结构和参数   总被引:35,自引:0,他引:35  
本文提出了一种改进的遗传算法,并用其实现BP神经网络的拓扑结构和参数的优化。改进的遗传算法采用了一种新的编码方式,并对遗传操作进行了改进。仿真试验的结果表明,这种算法能够有效地提高BP神经网络结构和参数的优化效率。  相似文献
10.
一种新的基于统计的自动文本分类方法   总被引:32,自引:5,他引:27  
自动文本分类就是在给定的分类体系下 ,让计算机根据文本的内容确定与它相关联的类别。为了提高分类性能 ,本文提出了中文文本多层次特征提取方法和基于核的距离加权KNN算法。多层次特征提取方法在汉字、常用词表和专业词表三个层次上提取文档的统计特征 ,能够更好地反映文档的统计分布。基于核的距离加权KNN算法解决了样本的多峰分布、边界重叠问题和分类器的精确分类决策问题。实际应用中 ,互联网和文本库提供了大量经过粗分类的训练文本 ,但普遍存在样本质量较差的问题 ,本文通过样本重要性分析技术解决此问题。实验系统证明了新方法的有效性。  相似文献
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