检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2012年第7期39卷 222-224页

作者：张瑞王文剑张亚丹孙芳玲山东理工大学理学院淄博255049 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 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

基于勒让德正交多项式,提出了一类新的核函数——勒让德核函数。在双螺旋集和标准UCI数据集上的实验表明,在鲁棒性与泛化性能方面,该核函数比常用的核函数(多项式核、高斯径向基核等)具有更好的表现,而且其参数仅在自然数中取值,能大大... 详细信息

基于勒让德正交多项式,提出了一类新的核函数——勒让德核函数。在双螺旋集和标准UCI数据集上的实验表明,在鲁棒性与泛化性能方面,该核函数比常用的核函数(多项式核、高斯径向基核等)具有更好的表现,而且其参数仅在自然数中取值,能大大缩短参数优化时间。

关键词：支持向量机核函数模型选择

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面向中文客户评论的产品属性抽取方法研究

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计算机工程与设计 2012年第3期33卷 1245-1250页

作者：陈炯张虎曹付元张永奎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 山西大学商务学院山西太原030031

针对现有的中文客户评论产品属性识别方法存在的不足,通过采用词法分析、句法分析、同义词词林等多项技术和资源,挖掘真实语料中蕴藏的语言知识,提出了一种基于模板的产品属性识别方法。该方法对评论语料进行词法、句法分析和人工标注,... 详细信息

针对现有的中文客户评论产品属性识别方法存在的不足,通过采用词法分析、句法分析、同义词词林等多项技术和资源,挖掘真实语料中蕴藏的语言知识,提出了一种基于模板的产品属性识别方法。该方法对评论语料进行词法、句法分析和人工标注,从标注结果中综合分析和归纳评论句的全局语言规则,提取属性词和评价词之间的词性和依存关系序列,借助同义词词林构建产品属性模板,使用属性模板识别产品属性。对比实验结果表明了提出方法的有效性。

关键词：在线客户评论产品属性抽取依存句法分析模板同义词词林

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基于数据场的改进DBSCAN聚类算法

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计算机科学与探索 2012年第10期6卷 903-911页

作者：杨静高嘉伟梁吉业刘杨磊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 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

DBSCAN(density based spatial clustering of applications with noise)算法是一种典型的基于密度的聚类算法。该算法可以识别任意形状的类簇,但聚类结果依赖于参数Eps和MinPts的选择,而且对于一些密度差别较大的数据集,可能得不到具... 详细信息

DBSCAN(density based spatial clustering of applications with noise)算法是一种典型的基于密度的聚类算法。该算法可以识别任意形状的类簇,但聚类结果依赖于参数Eps和MinPts的选择,而且对于一些密度差别较大的数据集,可能得不到具有正确类簇个数的聚类结果,也可能将部分数据错分为噪声。为此,利用数据场能较好描述数据分布,反映数据关系的优势,提出了一种基于数据场的改进DBSCAN聚类算法。该算法引入平均势差的概念,在聚类过程中动态地确定每个类的Eps和平均势差,从而能够在一些密度相差较大的数据集上得到较好的聚类结果。实验表明,所提算法的性能优于DBSCAN算法。

关键词： DBSCAN算法数据场聚类

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一类新的基于拉盖尔正交多项式的核函数

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计算机工程与应用 2012年第36期48卷 50-53,79页

作者：张瑞王文剑王嘉琦王玉娇山东理工大学理学院山东淄博255049 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 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

基于拉盖尔正交多项式,提出了广义的拉盖尔多项式,由此建立了一类新的核函数—拉盖尔核函数。在双螺旋集和标准UCI数据集上的实验表明,该核函数比常用的核函数(多项式核、高斯径向基核等)具有更强的鲁棒性与更好的泛化性能,而且该核函... 详细信息

基于拉盖尔正交多项式,提出了广义的拉盖尔多项式,由此建立了一类新的核函数—拉盖尔核函数。在双螺旋集和标准UCI数据集上的实验表明,该核函数比常用的核函数(多项式核、高斯径向基核等)具有更强的鲁棒性与更好的泛化性能,而且该核函数的参数仅在自然数中取值,能大大缩短参数优化时间。

关键词：支持向量机核函数模型选择

来源：评论

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概念多粒度粗糙集

概念多粒度粗糙集

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第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：钱宇华梁吉业王俊红魏巍王锋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

由于多粒度粗糙集更广的应用范围和丰富的研究内容,多粒度粗糙集正逐渐成为粒计算和粗糙集领域的一个新的研究热点.为了构造具有更好泛化能力的粗糙分类器,有时需要在粗糙近似过程中保留带有语义的信息粒,带有内涵和外延的信息粒称为概... 详细信息

由于多粒度粗糙集更广的应用范围和丰富的研究内容,多粒度粗糙集正逐渐成为粒计算和粗糙集领域的一个新的研究热点.为了构造具有更好泛化能力的粗糙分类器,有时需要在粗糙近似过程中保留带有语义的信息粒,带有内涵和外延的信息粒称为概念.试图建立一个带概念描述的多粒度粗糙集数据建模方法,这种表达方式称为概念多粒度粗糙集,其有助于构建具有更好泛化能力的多粒度粗糙分类器.概念多粒度粗糙集有3个核心概念:多粒度上/下近似、粒选择与粒度选择,其中粒选择与粒度选择是该理论中两个有趣的新问题.

关键词： Rough set Multigranulation Concept description Granular select Granulation select

来源：评论

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基于粒度偏移因子的支持向量机学习方法

基于粒度偏移因子的支持向量机学习方法

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第四届中国Agent理论与应用学术会议

作者：郭虎升王文剑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

在实际应用中,数据集样本规模、分布密度的不平衡性,可能会使传统支持向量机(Support VectorMachine,SVM)得到的分类超平面不是最优。本文在对传统支持向量机最优分类面分析的基础上,结合粒度计算(Granular Computing,GrC)理论,针对数... 详细信息

在实际应用中,数据集样本规模、分布密度的不平衡性,可能会使传统支持向量机(Support VectorMachine,SVM)得到的分类超平面不是最优。本文在对传统支持向量机最优分类面分析的基础上,结合粒度计算(Granular Computing,GrC)理论,针对数据规模和分布密度不平衡的数据集,提出一种基于粒度偏移因子的粒度支持向量机(Granular SVM,GSVM)学习方法,称为S_GSVM 方法。该方法将原始样本用Mercer 核映射到高维空间,然后在高维空间中对数据进行有效的粒划分,通过对不同的粒构造不同的超平面偏移因子,重新构造支持向量机的凸二次优化问题,以得到一个泛化能力更好的分类超平面。本文提出的方法充分考虑了数据复杂分布对于泛化能力的影响,对基于最大间隔的分类面进行改进,实验结果表明,本文提出的S_GSVM 方法在非平衡数据集上能得到较好的泛化性能。

关键词：粒度支持向量机不平衡分布粒偏移因子

来源：评论

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基于数据场的改进DBSCAN聚类算法

基于数据场的改进DBSCAN聚类算法

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第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议

作者：杨静高嘉伟梁吉业刘杨磊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 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

DBSCAN算法是一种典型的基于密度的聚类算法.该算法可以识别任意形状的类簇,但聚类结果依赖于参数Eps和MinPts的选择,而且对于一些密度差别较大的数据集,可能得不到具有正确类簇个数的聚类结果,也可能将部分数据错分为噪声.为此,本文利... 详细信息

DBSCAN算法是一种典型的基于密度的聚类算法.该算法可以识别任意形状的类簇,但聚类结果依赖于参数Eps和MinPts的选择,而且对于一些密度差别较大的数据集,可能得不到具有正确类簇个数的聚类结果,也可能将部分数据错分为噪声.为此,本文利用数据场能较好描述数据分布、反映数据关系的优势,提出一种基于数据场的改进DBSCAN聚类算法.该算法引入平均势差的概念,在聚类过程中动态地确定每个类的Eps和平均势差,从而能够在一些密度相差较大的数据集上得到较好的聚类结果.实验表明,提出的算法在AC和RI等指标上均优于DBSCAN算法.

关键词： DBSCAN Data field Clustering

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基于训练样本自动选取的SVM彩色图像分割方法

基于训练样本自动选取的SVM彩色图像分割方法

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第四届中国Agent理论与应用学术会议

作者：张荣王文剑白雪飞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

图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容。基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的方法现已广泛应用于图像分割,但其在训练样本的选取上大多是人工选择,降低了图像分割的自适应性,且影响SVM的分类性能。... 详细信息

图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容。基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的方法现已广泛应用于图像分割,但其在训练样本的选取上大多是人工选择,降低了图像分割的自适应性,且影响SVM的分类性能。本文提出一种基于训练样本自动选取的SVM彩色图像分割方法,算法首先使用模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法自动获取训练样本,然后分别提取图像颜色特征和纹理特征,将其作为SVM模型训练样本的特征属性进行训练,最后用训练好的分类器对图像进行分割。实验结果表明本文提出的方法可取得很好的分割结果。

关键词：图像分割支持向量机模糊C均值

来源：评论

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FrameNet中有定的零形式识别

FrameNet中有定的零形式识别

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第六届全国青年计算语言学会议

作者：雷章章王宁李茹王智强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

有定的零形式识别旨在发现框架语义标注语料中需要进行填充的零形式框架元素。本文将该任务分为零形式检测与零形式分类两个子问题，首先基于规则发现语料中所有的零形式，然后使用最大熵分类器实现零形式分类。实验在semEval．2010 Tas...

有定的零形式识别旨在发现框架语义标注语料中需要进行填充的零形式框架元素。本文将该任务分为零形式检测与零形式分类两个子问题，首先基于规则发现语料中所有的零形式，然后使用最大熵分类器实现零形式分类。实验在semEval．2010 Task 10的测试集中的结果显示，零形式发现和分类取得的实验效果都优于评测的最好结果。

关键词：

来源：评论

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基于LDA特征选择的文本聚类

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电脑开发与应用 2012年第1期25卷 1-5页

作者：张梦笑王素格王智强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

特征选择在文本聚类中起着至关重要的作用,将产生式模型Latent Dirichlet Allocation(LDA)引入基于K-means算法的文本聚类中,通过提取特征与隐含主题的关系进行特征选择。在第2届中文倾向性分析评测的语料上的实验结果表明,当选择2%的... 详细信息

特征选择在文本聚类中起着至关重要的作用,将产生式模型Latent Dirichlet Allocation(LDA)引入基于K-means算法的文本聚类中,通过提取特征与隐含主题的关系进行特征选择。在第2届中文倾向性分析评测的语料上的实验结果表明,当选择2%的特征时,相对于单词贡献度(TC,Term Contribution)方法的纯度和F值分别提高了0.15和0.16,相对于LDA直接得到文本与主题的关系的实验结果的纯度和F值分别提高了0.14和0.13。

关键词：文本聚类特征选择 Latent Dirichlet Allocation

来源：评论

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