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1.
支持向量机(SVM)以其坚实的理论基础,和在机器学习领域表现出的良好推广性能,获得了越来越广泛的关注。为更好地推进其发展,科研工作者们借鉴统计学中经典的贝叶斯理论,做了大量工作,例如:引进贝叶斯理论中先验知识、后验概率等概念,改进支持向量机中的判别准则;或利用贝叶斯理论估计支持向量机中的参数w、正规化参数以及核参数等。目前已取得不错的效果,使支持向量机理论更具有实用价值。 相似文献
2.
介绍了国内目前的工作流领域特点,尤其对临时动态性需求(会签、撤销、任意回退等)的各种场景进行了分析,提出了基于jBPM4的解决思路及一种动态路由的方法,以解决临时回退的问题. 相似文献
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4.
一种基于数据偏斜的改进KNN文本分类 总被引:2,自引:1,他引:1
KNN是一种简单、有效、非参数的分类算法.针对样本分布偏斜的分类环境,首先提出了一种改进的特征选择方法进行特征降维,在此基础上进一步提出了一种基于分布的改进KNN方法用于文本分类,降低了分布偏斜问题对决策函数的影响.试验表明,所提出的改进KNN文本分类方法具有较好的分类性能. 相似文献
5.
象光斑和四象限探测器象限面积大小关系的理论研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过分析象光斑与四象限探测器象限面积大小关系的分析,发现在四象限探测器象限面积确定的情况下,象光斑的大小对有效可测范围有很大的影响,合理选择象斑大小十分重要。根据四象限探测器光电二极管面积选择了象光斑面积之后,根据设计的物距就可以确定出合理的接收透镜直径和焦距。 相似文献
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k近邻方法是文本分类中广泛应用的方法,对其性能的优化具有现实需求。使用一种改进的聚类算法进行样本剪裁以提高训练样本的类别表示能力;根据样本的空间位置先后实现了基于类内和类间分布的样本加权;改善了k近邻算法中的大类别、高密度训练样本占优现象。实验结果表明,提出的改进文本加权方法提高了分类器的分类效率。 相似文献