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针对单词簇上训练朴素贝叶斯文本分类器概率估计偏差较大所导致的分类精度较低问题.在使用概率分布聚类算法得到的单词簇的基础上,根据单词与簇间互信息建立有序单词子序列,采用有放回随机抽样对单词序列构造规模相当的样本集并将估计出的参数的平均值作为训练得到的最终参数对未知文本进行分类.公共文本实验数据集上的实验结果表明,提出的训练方法相对于传统的朴素贝叶斯分类器训练方法能够获得更高的分类精度且过程相对简单. 相似文献
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一种基于模拟退火和遗传算法的模糊聚类方法 总被引:3,自引:1,他引:3
首先,对模糊C-均值聚类算法做了简要分析和评论,根据其特点,提出了一种基于模拟退火和遗传算法的聚类分析方法,算法中采用了适合于模糊聚类的树型编码方案。实验表明,该算法可克服系统对数据集及初始聚类中心的敏感性,避免陷入局部极小,在模式识别、数据挖掘等领域有着广泛的应用前景。 相似文献
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通过超声化学法制备Fe2O3纳米粉体,研究了不同表面活性剂对纳米粉体的分散作用,同时也制备了掺杂不同离子的Fe2O3基纳米粉体;借助于XRD、TEM等测试手段对所制备的粉体进行了表征。结果表明:加入1%聚乙二醇2000对粉体有较好的分散作用。掺杂5%Al 3+后的Fe2O3纳米颗粒呈现出不规则多边形形貌,平均粒径为50nm。掺杂7%Sn4+后Fe2O3纳米颗粒的平均粒径减小到40nm。双相掺杂3%Al 3+和Sn4+可得到长轴90nm,短轴10nm的Fe2O3棒状颗粒。 相似文献
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将支持向量机应用于储粮昆虫图像的边缘检测中,利用支持向量机两类分类的思想,借助“支持向量”分辨出图像的背景和目标从而检测了图像的边缘,探讨了图像的边缘检测的一种新方法。 相似文献
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针对k-means聚类算法效率底、优化不足等问题,提出了一种基于变异的迭代k-meaus算法(ik-means)。该算法从k-means算法(随机k-means算法)所产生的初始解向量中随机选取一定比例的位置,对其中的类标号进行随机变异并优化;再通过多次迭代获得了相应的优化解。实验表明在数据集相同、基本k—means算法调用次数相同的条件下,ik-means算法相对于k-means算法具有运行效率高、解更优化的特点。 相似文献
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介绍一套功能强大、技术先进的电缆接头发热故障在线实时监测、诊断及预警系统.该系统通过对电缆接头温度的实时监测,得到表示所有接头温度的在线显示值、曲线图形和表格.通过对温度曲线的分析,可预测电缆接头的老化、过热及各种事故发生的可能,为消除电缆接头安全隐患提供帮助,为电缆接头的安全运行提供有力保证. 相似文献