中国博士后科学基金(20060400996)
- 作品数：5 被引量：13H指数：2
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- 中文文本分类反馈学习研究
- 2009年
- 本文依据反馈学习的思想和支持向量机分类算法,在分析中文文本分类过程的基础上,给出了基于反馈学习的中文文本分类模型,通过实验研究了反馈学习对中文文本分类模型性能的影响。结果表明,反馈学习对分类性能的提高有明显作用,它是对实时变化信息的有效解决方法。
- 刘怀亮张治国赵捧未
- 关键词：支持向量机文本分类
- 基于RBFN与SVR比较的信息评价研究
- 2008年
- SVR是一种基于统计学习理论的机器学习方法SVM回归学习中的应用。其方法实现了数据空间与特征空间之间的非线性映射,建立在此基础上的SVR也就具备了优秀的非线性预测能力。最后,基于RBFN和SVR的理论基础,结合供应商评价指标体系,以供应商信息评价为例,进行了信息评价实证研究并对结果进行了分析。
- 刘怀亮张治国马志辉董萍许君宁
- 关键词：径向基函数网络回归支持向量机信息评价
- 基于WNN对象分类的供应商持续评价的实证
- 2008年
- 文章构建了供应商持续评价指标体系。在对小波神经网络进行了深入研究基础上,探讨了基于小波网络的对象分类算法,并将该算法运用于供应商持续评价过程中;最后,进行了供应商持续评价的实证,结果表明:小波网络的对象分类算法对供应商持续评价有较好的分类效果。
- 刘怀亮张治国马志辉董萍许君宁
- 关键词：指标体系实证研究
- 基于SVM与KNN的中文文本分类比较实证研究被引量：10
- 2008年
- 本文详细介绍了中文文本分类过程以及SVM和KNN两种方法在中文文本分类中的具体步骤,给出了中文文本分类的模型。通过实验对SVM算法和传统的KNN算法应用于文本分类效果进行了比较性实证研究。研究表明,SVM分类器较KNN在处理中文文本分类问题上有更良好的分类效果,有较高的查全率和查准率。
- 刘怀亮张治国马志辉孙蕾
- 关键词：支持向量机文本分类实证研究
- 基于KNN的中文文本分类反馈学习研究被引量：3
- 2008年
- 依据KNN分类算法和反馈学习的思想,在分析中文文本分类过程的基础上,给出基于反馈学习的中文文本分类模型和基于KNN的中文文本分类反馈学习过程。通过实验研究反馈学习对中文文本分类模型性能的影响。结果表明,反馈学习是实时变化信息的一种有效的学习方法,它对训练不充分的文本分类器具有很大的改善作用。
- 刘怀亮张治国马志辉赵捧未
- 关键词：中文文本分类实证研究
