检索结果-内蒙古大学图书馆

华侨大学学报（自然科学版） 2013年第5期34卷 525-528页

作者：郭金玲王文剑山西大学商务学院山西太原030031 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

针对目前支撑向量机(SVM)核函数的选择没有统一规则的现状,提出一种结合数据分布特征进行SVM核选择的方法.首先,采用多维尺度(MDS)分析方法对高维数据集合理降维,提出判断数据集是否呈圆球分布的算法;然后,在得到数据集分布特征的基础... 详细信息

针对目前支撑向量机(SVM)核函数的选择没有统一规则的现状,提出一种结合数据分布特征进行SVM核选择的方法.首先,采用多维尺度(MDS)分析方法对高维数据集合理降维,提出判断数据集是否呈圆球分布的算法;然后,在得到数据集分布特征的基础上进行SVM核选择,以达到结合数据分布特征合理选择SVM核函数的目的.实验结果表明:呈圆球分布的数据集采用球面坐标核进行分类,识别率达到100%,训练时间最短,优于采用高斯核SVM及多项式核SVM的分类效果.

关键词：支撑向量机核函数核选择数据分布多维尺度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向中文客户评论的评价搭配识别研究

引用

计算机工程与设计 2013年第3期34卷 1073-1077页

作者：陈炯张虎曹付元山西职业技术学院计算机工程系山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

评价搭配识别是评论挖掘的研究热点之一。针对现有方法存在的不足,通过对真实语料的观察和分析,提出了一种基于语法模板的评价搭配识别方法。该方法借助HowNet和语法分析等资源和工具,从大规模的真实评论语料中自动获取反映评价搭配规... 详细信息

评价搭配识别是评论挖掘的研究热点之一。针对现有方法存在的不足,通过对真实语料的观察和分析,提出了一种基于语法模板的评价搭配识别方法。该方法借助HowNet和语法分析等资源和工具,从大规模的真实评论语料中自动获取反映评价搭配规律的候选语法模板,对候选模板进行泛化和遴选,通过生成的模板识别待分析的评论句的搭配关系。在手机和数码相机两种电子产品领域上的对比实验验证了该方法是有效的。

关键词：评论挖掘评价搭配知网依存句法分析语法模板

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

非平衡文本情感分类的数据集设计与评价指标

引用

电脑开发与应用 2013年第5期26卷 1-4页

作者：赵立东李德玉王素格山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

随着非平衡分类问题研究的深入,训练数据与测试数据如何划分成为一个值得思考的问题。针对非平衡文本情感分类数据集设计问题,通过下采样方法,对测试数据集设计了平衡与非平衡两种方案,给出了在不同任务需求下,选择相应的实验方案,并对... 详细信息

随着非平衡分类问题研究的深入,训练数据与测试数据如何划分成为一个值得思考的问题。针对非平衡文本情感分类数据集设计问题,通过下采样方法,对测试数据集设计了平衡与非平衡两种方案,给出了在不同任务需求下,选择相应的实验方案,并对验证分类器分类性能的评价指标进行了讨论。通过在真实的网络评论数据上的实验,验证了这些方案的合理性和适用性。

关键词：非平衡数据情感分类实验设计

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于行为和评分相似性的关联规则群推荐算法

基于行为和评分相似性的关联规则群推荐算法

引用

第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：张佳乐梁吉业庞继芳王宝丽计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西大学计算机与信息技术学院太原 030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西大学计算机与信息技术学院太原 030006 太原师范学院计算机系太原 030006

使用关联规则推荐工具会遇到最优推荐规则选取难，规则信息不能充分利用等问题。利用较易获取的应用领域知识可有效解决这类问题。针对仅有商品名称和评分信息的推荐情形，提出一种基于行为和评分相似性的关联规则群推荐算法，将规则及... 详细信息

使用关联规则推荐工具会遇到最优推荐规则选取难，规则信息不能充分利用等问题。利用较易获取的应用领域知识可有效解决这类问题。针对仅有商品名称和评分信息的推荐情形，提出一种基于行为和评分相似性的关联规则群推荐算法，将规则及相应的评分信息视为推荐专家，将推荐结论相同的专家合并为一个专家组，利用客户行为和评分的双重相似性计算专家权重，并利用群决策的思想集结专家组的推荐意见，从而给出最佳推荐方案。最后通过实例和实验说明了该算法的可行性和有效性。

关键词：关联规则群推荐行为相似性评分相似性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于双向有序互信息的单调分类决策树算法

基于双向有序互信息的单调分类决策树算法

引用

第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：许行梁吉业王宝丽山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原 030006 山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原 030006 太原师范学院计算机系太原 030012

决策树是一种智能进行实例分类的数据挖掘方法，已被广泛应用于机器学习、数据挖掘、智能控制等人工智能领域.单调决策树可以解决属性具有单调序关系的分类问题，近年来引起了国内外研究者的广泛关注.Hu提出了基于优势关系的有序信息熵... 详细信息

决策树是一种智能进行实例分类的数据挖掘方法，已被广泛应用于机器学习、数据挖掘、智能控制等人工智能领域.单调决策树可以解决属性具有单调序关系的分类问题，近年来引起了国内外研究者的广泛关注.Hu提出了基于优势关系的有序信息熵的概念，并将其成功地运用于有序决策树的构造算法中，得到了较好的效果.在Hu的算法的基础上，利用双向的有序互信息生成不同的决策树，再集成其分类规则得到最后的决策结果，实验数据表明，相对于单向的有序分类树，此算法可以提高分类准确率，缩短分类规则的长度.

关键词：有序互信息决策树单调分类集成学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于MapReduce的混合数据孤立点检测算法

基于MapReduce的混合数据孤立点检测算法

引用

第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：郭一鹏梁吉业赵兴旺山西大学计算机与信息技术学院太原 030006 山西大学计算机与信息技术学院太原 030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原 030006

在处理混合型大数据时，已有孤立点检测算法往往存在时间代价大、适用性差等问题。为了解决这一问题，文章基于最近邻思想提出了一个混合数据孤立点检测算法。该算法依据邻域计数的思想给出混合数据对象之间的相异性度量，并基于最近邻... 详细信息

在处理混合型大数据时，已有孤立点检测算法往往存在时间代价大、适用性差等问题。为了解决这一问题，文章基于最近邻思想提出了一个混合数据孤立点检测算法。该算法依据邻域计数的思想给出混合数据对象之间的相异性度量，并基于最近邻定义了对象的孤立度，进而设计出一个混合数据孤立点检测算法，并且基于MapReduce编程模型对该算法进行了并行化设计以进一步提高算法执行效率。最后，在UCI数据集上通过与已有算法比较实验结果表明，文章提出的混合数据孤立点检测算法能有效地检测出孤立点，具有参数少、检测精度高的优点;算法的并行化实现提高了算法对混合型大数据的孤立点检测效率。

关键词：孤立点检测混合型数据邻域计数 MapReduce

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于概率密度估计的增量支持向量机算法

基于概率密度估计的增量支持向量机算法

引用

第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：潘世超王文剑郭虎升山西大学计算机与信息技术学院太原 030006 山西大学计算机与信息技术学院太原 030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原 030006

增量支持向量机(Incremental Support Vector Machine,ISVM)模型通过每次加入一个或者一批样本进行学习,将大规模问题分解成一系列子问题,以提高支持向量机(Support Vector Machine,SVM)处理大规模数据的学习效率,但传统ISVM (Tradition... 详细信息

增量支持向量机(Incremental Support Vector Machine,ISVM)模型通过每次加入一个或者一批样本进行学习,将大规模问题分解成一系列子问题,以提高支持向量机(Support Vector Machine,SVM)处理大规模数据的学习效率,但传统ISVM (Traditional ISVM,TISVM)模型中增量样本的选择方法不当可能降低其效率和泛化能力。针对ISVM中增量样本的选择问题,提出了一种基于概率密度分布的ISVM算法,称为PISVM,该方法通过概率密度分布选择含有较多重要分类信息(有可能成为支持向量)的增量样本进行训练,使得分类器能够以最快的速度收敛到最优。在标准数据集UCI上的实验结果表明PISVM模型可以在保持其泛化能力的同时进一步提高学习效率。

关键词：支持向量机 PISVM模型增量样本选择概率密度分布

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于视觉认知的Chan-Vese模型图像分割方法

基于视觉认知的Chan-Vese模型图像分割方法

引用

2013年中国计算机学会人工智能会议

作者：白雪飞王文剑山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原 030006

Chan-Vese模型是一种在图像力和外部约束力作用下从初始轮廓向目标边界运动的变形曲线，在图像分割、边缘检测等研究领域得到了广泛应用。但由于图像个体差异性较大，目前针对CV模型中初始轮廓的自动提取问题研究较少。本文提出了一种... 详细信息

Chan-Vese模型是一种在图像力和外部约束力作用下从初始轮廓向目标边界运动的变形曲线，在图像分割、边缘检测等研究领域得到了广泛应用。但由于图像个体差异性较大，目前针对CV模型中初始轮廓的自动提取问题研究较少。本文提出了一种基于视觉认知的自适应CV模型图像分割方法，首先根据视觉注意机制和bottom-up的底层图像特征分析，自动获取图像中目标区域的先验形状信息，用于约束CV模型中的初始轮廓，在此基础上，构造一种简化的CV模型对图像进行分割。实验结果表明，本文方法具有鲁棒性和自适应性，能够有效降低初始轮廓位置对活动轮廓模型的影响，显著提高模型的收敛速度，同时减少算法迭代次数。

关键词： Chan-Vese模型视觉认知水平集方法图像分割

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于粒分布的SVM加速训练方法

基于粒分布的SVM加速训练方法

引用

第十三届中国Rough集与软计算学术会议、第七届中国Web智能学术研讨会、第七届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：张宇王文剑郭虎升山西大学计算机与信息技术学院山西太原 030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原 030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原 030006

粒度支持向量机(Granular support vector machine,GSVM)通过选取粒的代表点构成精简训练集以提高支持向量机(Support vector machine,SVM)的学习效率,然而选取个别代表点有可能丢失部分重要分类信息,导致模型泛化能力不高。针对这一问... 详细信息

粒度支持向量机(Granular support vector machine,GSVM)通过选取粒的代表点构成精简训练集以提高支持向量机(Support vector machine,SVM)的学习效率,然而选取个别代表点有可能丢失部分重要分类信息,导致模型泛化能力不高。针对这一问题,提出基于粒分布的GSVM(Distribution based GSVM,DGSVM)加速训练方法,该方法依照粒内正负样本分布选取粒代表点,根据粒的混合度将这些代表点分为精简训练样本集和修正集,使用精简训练样本集训练得到分类器,用修正集迭代优化分类器。本质上DGSVM是用少量难分的样本训练快速得到初始分类器,然后再进行进一步调整。在标准数据集上的实验结果表明DGSVM方法可以在保证算法学习效率的同时提高分类器的泛化能力。

关键词：支持向量机粒度支持向量机粒分布 DGSVM算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于情感倾向特征的文本情感聚类

引用

电脑开发与应用 2013年第2期26卷 1-5页

作者：薛宾王素格张鹏廖建山西大学数学科学学院太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

利用领域本体对产品评论文本中的特征及其评价词进行抽取,并将特征评价词的情感倾向与特征所在句子的情感倾向进行特征表示,得到文本特征矩阵,在此基础上,利用K-means算法实现了文本的情感聚类。为了验证该方法的有效性,在真实汽车评论... 详细信息

利用领域本体对产品评论文本中的特征及其评价词进行抽取,并将特征评价词的情感倾向与特征所在句子的情感倾向进行特征表示,得到文本特征矩阵,在此基础上,利用K-means算法实现了文本的情感聚类。为了验证该方法的有效性,在真实汽车评论文本数据上进行实验,结果表明,基于特征的情感倾向表示的权重相比布尔权重和LDA特征权重的聚类结果,在聚类的纯度和F值上有明显提高。

关键词：文本聚类特征表示情感倾向

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：