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SVM分类算法处理高维数据具有较大优势,但其未考虑语义的相似性度量问题,而LDA主题模型可以解决传统的文本分类中相似性度量和主题单一性问题.为了充分结合SVM和LDA算法的优势并提高分类精确度,提出了一种新的LDA-wSVM高效分类算法模型.利用LDA主题模型进行建模和特征选择,确定主题数和隐主题—文本矩阵;在经典权重计算方法上作改进,考虑各特征项与类别的关联度,设计了一种新的权重计算方法;在特征词空间上使用这种基于权重计算的wSVM分类器进行分类.实验基于R软件平台对搜狗实验室的新闻文本集进行分类,得到了宏平均值为0.943的高精确度分类结果.实验结果表明,提出的LDA-wSVM模型在文本自动分类中具有很好的优越性能. 相似文献
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基于蚁群算法的SVM模型选择研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为了提高SVM的分类器性能,提出使用蚁群算法来指导SVM模型参数的选择,并针对采用RBF作为核函数的SVM进行了实验。然后将该方法与基于GA的SVM模型选择方法进行了比较。实验证明采用蚁群算法具有一定的优势,它能在较短的时间内寻找到最优解,且最终得到的分类结果优于遗传算法。 相似文献
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针对粒子群算法易跳过全局极值,且只能求解连续性问题的缺点,提出离散复形法局部搜索的思想,来有效提高粒子群算法在离散型问题中的搜索性能。针对粒子群算法易陷入局部极小的缺点,引入自适应粒子迁徙操作保证粒子的多样性,有效避免陷入局部收敛。对采用CVaR度量风险、构建有交易费用和限制证券比例的均值-CVaR投资组合模型进行仿真实验,实验结果验证了算法的有效性。将改进的粒子群算法应用到求解均值-CVaR模型的投资组合问题,与其他算法相比,该方法精度更高、性能更稳定。 相似文献
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为了降低铝合金活塞铸造缺陷,基于MAGMA软件对不同活塞铸造模具结构和铸造工艺进行模拟分析,结合DOE设计确定了最优的模具和铸造工艺方案,并进行了试验验证。结果表明,当采用将内浇道向下增加45°斜角,增大保温冒口尺寸且对铸造模具销芯进行60 s冷却的组合方案时,有效减少了活塞铸造缩松缺陷,解决了活塞销座厚大部位由于缩松导致的废品率高的问题,且减少了反复修模、试模的成本,提高了产品品质。 相似文献
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