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1.
一种SVM增量学习算法   总被引:17,自引:6,他引:11  
分析了SVM理论中SV(支持向量)集的特点,给出一种SVM增量学习算法,通过在增量学习中使用SV集与训练样本集的分类等价性,使得新的增量训练无需在整个训练样本空间进行,理论分析和实验结果表明,该算法能然保证分类精度的同时有效地提高训练速度。  相似文献   
2.
基于Matlab的贝叶斯分类器实验平台MBNC   总被引:19,自引:0,他引:19  
为了测试评估贝叶斯分类器的性能,用不同数据集进行对比实验是必不可少的.现有的贝叶斯网络实验软件包都是针对特定目的设计的,不能满足不同研究的需要.介绍了用Matlab在BNT软件包基础上建构的贝叶斯分类器实验平台MBNC,阐述了MBNC的系统结构和主要功能,以及在MBNC上建立的朴素贝叶斯分类器NBC,基于互信息和条件互信息测度的树扩展的贝叶斯分类器TANC,基于K2算法和GS算法的贝叶斯网络分类器BNC.用来自UCI的标准数据集对MBNC进行测试,实验结果表明基于MBNC所建构的贝叶斯分类器的性能优于国外同类工作的结果,编程量大大小于使用同类的实验软件包,所建立的MBNC实验平台工作正确、有效、稳定.在MBNC上已经进行贝叶斯分类器的优化和改进实验,以及处理缺失数据等研究工作.  相似文献   
3.
通过定义单边三角形模糊数空间上的一种全序关系,提出了属性取值为单边三角形模糊数的决策树学习算法.作为ID3算法在单边三角形模糊数意义下的推广,算法通过一种分割信息熵的极小化来选取扩展属性.通过非平稳割点的分析,减少了分割信息的计算次数,使算法的效率得到了提高.  相似文献   
4.
基于属性间交互信息的模糊ID3算法的扩展   总被引:3,自引:0,他引:3  
模糊ID3算法是模糊决策树归纳中比较普遍和有效的启发式算法.以模糊ID3算法为例,分析了属性之间的冗余信息对构建模糊决策树的影响,并提出一个扩展算法,要求所选择的测试属性不仅和类的交互信息较大,而且和祖先节点上用过的属性之间的交互信息较小.实验结果表明:扩展算法优于模糊ID3算法  相似文献   
5.
基于统计语义和结构特征的自动文摘   总被引:9,自引:4,他引:5  
在分析自动文摘现有方法优缺点的基础上,提出了一种基于统计、语义和结构特征的自动文摘方法。用这些特征构成句子向量表示,并用机器学习的方法对其进行训练得到器,从而把自动文摘转换为分类问题。实验表明,该方法具有较好的重合率。同时,为了解决文摘的冗余和不连贯缺点,进行了一系列的后期处理,提高了文摘的质量。  相似文献   
6.
基于属性坐标分析和学习的评估决策模型   总被引:8,自引:1,他引:7  
将决策的心理偏好或权重理解为:“在总分相等的条件下,决策认为各决策属性分数按其心理权重分布是最合理的。”在此基础上,将通常的决策问题分解为求一系列(等总分)局部最满意解的子问题,然后再从所有局部满意解的集合中,找出全局最满意解(即(1)的解)。并提出了一种直接面向决策(经验性)心理标准及其评估变化过程的决策模型-属性坐标学习和分析的评估决策模型。  相似文献   
7.
KDD研究中的若干问题与方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
在数据库中发现知识,又称为数据发掘,其目标是从大型数据集中发现先前未知的潜在有用的模式或知识。本文对该领域进行简要综述,并主要从数据库角度讨论若干数据发掘问题与方法。  相似文献   
8.
将遗传算法与机器学习相结合, 在分类器系统的基础上, 引入增强因子、 排挤因子、 合并因子等改进因子, 完善信度分配机制, 提出了改进的遗传机器学习方法. 并将算法应用于投资的收益与风险双目标优化模型, 数值结果表明, 改进算法能够寻求到数量更多、 分布更广的Pareto最优解, 并且具有较好的稳定性, 避免了非成熟收敛.  相似文献   
9.
从生物信息学角度, 对操纵子预测的研究进行了回顾和总结. 概括叙述了多种预测算法所使用的数据源, 介绍了预测操纵子的主要算法. 分析了各种算法的利弊, 指出目前操纵子预测中存在的主要问题, 并针对各种问题提出改进方案, 为操纵子预测的研究提供参考.  相似文献   
10.
基于领域知识的文本分类   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
提出了一种基于知识的文本分类方法,其中引入领域知识,利用领域特征作为文本特征,增强文本表示能力,将文本分类过程看作集聚计算过程.文本索引过程采用了改进型特征选取和权重计算方法.提出了一种基于互信息的学习算法,从训练语料中自动学习领域特征集聚计算公式.实验结果显示基于领域知识的文本分类技术总体性能优于传统的贝叶斯分类模型,领域知识的应用能够有效改善对相似主题和相反主题的分类性能.  相似文献   
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