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提出基于主动学习支持向量机的文本分类方法,首先采用向量空间模型(VSM)对文本特征进行提取,使用互信息对文本特征进行降维,然后提出主动学习算法对支持向量机进行训练,使用训练后的分类器对新的文本进行分类,实验结果表明该方法具有良好的分类性能。 相似文献
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张严月 《电脑与微电子技术》2012,(15):13-17
针对传统金融分析报告分类效率低的问题,提出基于支持向量机的中文文本分类技术来对金融分析报告进行分类,该分类技术采用中科院提供的中文分词系统以及使用两种特征选择算法相结合进行分词和特征选择,并且提出针对TF/IDF权重计算的改进方法。该分类技术选择支持向量机作为分类算法,通过开源的支持向量机对样本进行训练和测试。实验结果表明,采用中文文本分类技术对金融分析报告按照行业进行分类能够满足金融机构的使用需求。 相似文献
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为解决投诉举报文本分类困难这一问题,提出一种基于改进果蝇优化算法的文本分类方法.针对果蝇优化算法存在的搜索半径相对固定、种群多样性低等问题,对算法进行改进;采用支持向量机建立文本分类模型,利用改进后的果蝇优化算法对支持向量机的参数进行动态寻优,以此提高模型的分类精度.实验结果表明,该文本分类方法的准确率和召回率相比于文... 相似文献
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提出一种基于改进粒子群算法(PSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的MEMS陀螺随机漂移的预测模型建立方法。该方法首先应用最小二乘支持向量机对MEMS陀螺随机漂移建立预测模型,然后应用改进粒子群算法对该模型进行优化,最后应用参数优化后的LSSVM预测模型对随机漂移进行预测。该方法不仅解决了支持向量机训练速度慢和所需计算资源多的问题,而且文中提出的改进的惯性权值递减策略使PSO算法在全局或局部搜索能力上的侧重具有更好的适应度。实验结果表明,该预测模型可以有效地进行陀螺随机漂移的预测,且预测效果优于基本PSO优化的最小二乘支持向量机。 相似文献
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支持向量机在文本分类中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
段莹 《计算机与数字工程》2012,40(7):87-88,149
文中提出了基于朴素贝叶斯的支持向量机的分类方法,首先采用文本预处理,再根据文本的特征进行特征降维,然后用基于朴素贝叶斯的算法对支持向量机进行训练后,再对新的文本进行分类。实验表明,该方法比传统的SVM算法具有较高的准确率。 相似文献
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针对基于支持向量机的Web文本分类效率低的问题,提出了一种基于支持向量机Web文本的快速增量分类FVI-SVM算法。算法保留增量训练集中违反KKT条件的Web文本特征向量,克服了Web文本训练集规模巨大,造成支持向量机训练效率低的缺点。算法通过计算支持向量的共享最近邻相似度,去除冗余支持向量,克服了在增量学习过程中不断加入相似文本特征向量而导致增量学习的训练时间消耗加大、分类效率下降的问题。实验结果表明,该方法在保证分类精度的前提下,有效提高了支持向量机的训练效率和分类效率。 相似文献
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在优化分类技术的研究中,文本特征化后通常具有高维性和不平衡性的特点,导致传统的分类算法准确率不高的问题.针对文本分类器的性能容易受到核函数和参数的影响的问题,为提高文本分类器的准确性.采用支持向量机(SVM)的理论在文本分类技术同时将根据优化的粒子群算法(PSO)引入SVM分类算法中进行优化文本分类器的参数,将分类器的准确率作为PSO算法适应度函数通过粒子移动操作找出最佳参数并用SVM算法进行分类.在文本数据集上的仿真结果表明,与传统的算法相比,经PSO算法优化后的SVM文本分类器的准确性更高,PSO算法是一种有效的优化方法,能广泛应用于文本分类问题. 相似文献
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Susana M. Vieira Luís F. Mendonça Gonçalo J. Farinha João M.C. Sousa 《Applied Soft Computing》2013,13(8):3494-3504
This paper proposes a modified binary particle swarm optimization (MBPSO) method for feature selection with the simultaneous optimization of SVM kernel parameter setting, applied to mortality prediction in septic patients. An enhanced version of binary particle swarm optimization, designed to cope with premature convergence of the BPSO algorithm is proposed. MBPSO control the swarm variability using the velocity and the similarity between best swarm solutions. This paper uses support vector machines in a wrapper approach, where the kernel parameters are optimized at the same time. The approach is applied to predict the outcome (survived or deceased) of patients with septic shock. Further, MBPSO is tested in several benchmark datasets and is compared with other PSO based algorithms and genetic algorithms (GA). The experimental results showed that the proposed approach can correctly select the discriminating input features and also achieve high classification accuracy, specially when compared to other PSO based algorithms. When compared to GA, MBPSO is similar in terms of accuracy, but the subset solutions have less selected features. 相似文献
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This study proposed a novel PSO–SVM model that hybridized the particle swarm optimization (PSO) and support vector machines (SVM) to improve the classification accuracy with a small and appropriate feature subset. This optimization mechanism combined the discrete PSO with the continuous-valued PSO to simultaneously optimize the input feature subset selection and the SVM kernel parameter setting. The hybrid PSO–SVM data mining system was implemented via a distributed architecture using the web service technology to reduce the computational time. In a heterogeneous computing environment, the PSO optimization was performed on the application server and the SVM model was trained on the client (agent) computer. The experimental results showed the proposed approach can correctly select the discriminating input features and also achieve high classification accuracy. 相似文献
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雷达信号处理是现代雷达系统的核心内容之一,其直接影响着雷达系统的适用范围和工作性能等。而对雷达信号的有效识别是对未知雷达信号进行预判的重要组成部分。基于支持向量机(SVM)对四种不同的雷达信号智能辨识,选取径向基核函数(RBF)作为支持向量的非线性映射函数,经过理论推导得出惩罚因子c和核函数参数g是影响其分类性能的重要因素。利用粒子群(PSO)优化SVM的两个重要参数。结果表明,在没有进行参数优化的SVM的分类性能极其不稳定,识别准确率在79.6992%~90.2256%之间,而经过PSO优化的SVM分类准确率高达100%,有效证明了优化方法的有效性,实现了基于PSO优化的SVM雷达信号的准确识别。 相似文献
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基于PSO优化的SVM预测应用研究* 总被引:7,自引:2,他引:5
支持向量机参数对支持向量机的性能有着重要影响,参数选择问题是支持向量机的重要研究内容。针对此问题,提出一种基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法。实验结果表明,经粒子群优化算法优化的支持向量机回归模型具有较高的预测精度,粒子群优化算法是选取支持向量机参数的有效方法。 相似文献
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近年来,随着网络用户量的不断增加,用户评论数量也呈爆炸式增长,伴随而来的是大量可用于参考和深度挖掘的信息,文本情感分类应运而生。分类模型的预测精度和执行速度是衡量模型优劣的关键。使用传统的SVM进行文本情感分类,算法简单,易于实现,但其模型参数决定了分类准确率。针对这种情况,文中将改进粒子群优化算法与SVM分类方法相结合,采用了改进粒子群算法优化的SVM方法对影视剧评论的情感进行了研究分析。首先,通过网络爬虫获取豆瓣电影评论数据,将数据预处理后利用加权word2vec向量化文本信息,将其作为支持向量机可识别的输入;然后,使用自适应惯性递减策略并引入交叉算子来改进粒子群算法,并对SVM模型的损失函数、惩罚参数及核函数的参数进行优化;最后,实现文本的情感分类。在同一数据集上的实验结果表明,所提方法有效规避了传统的情感词典方法受词语顺序和不同语境影响的缺陷及使用卷积出现梯度消失或弥散的问题,同时也克服了粒子群算法易陷入局部最优的不足。相较于其他方法,所提分类模型的执行速度更快,有效地提高了分类准确率。 相似文献
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一种基于PSO的RBF-SVM模型优化新方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对使用径向基核函数的支持向量机,采用粒子群优化方法实现模型优化.基于训练集中样本之间的最近平均距离和最远平均距离,给出参数σ的取值空间,从而减小了超参数搜索的范围,并采用对数刻度进一步提高粒子群优化方法的参数搜索效率.与遗传算法和网格法的对比实验表明,所提出的方法收敛速度更快,得出的超参数更优. 相似文献