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基于样本密度加权的神经网络分类器在文本分类中的应用
被引量：
1
1
作者
廖一星
《计算机应用与软件》
CSCD
2009年第9期234-236,239,共4页
为了提高文本分类精度,根据训练集的样本密度的不同,提出了一种基于k最近邻密度估计的样本加权算法,从而使得样本密度较大的样本权重得到加强,处于样本密度平均水平的样本权重保持不变,而样本密度较小的样本权重得到减弱。并将这种方法...
为了提高文本分类精度,根据训练集的样本密度的不同,提出了一种基于k最近邻密度估计的样本加权算法,从而使得样本密度较大的样本权重得到加强,处于样本密度平均水平的样本权重保持不变,而样本密度较小的样本权重得到减弱。并将这种方法所构成的神经网络分类器用于文本分类。实验结果表明,这种方法可以在一定程度上提高文本分类精度,优于原始的未加权的分类方法。
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关键词
k最近邻密度估计
神经网络
文本分类
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职称材料
异常值的检测及其对棉纱强力预测精度的影响
2
作者
李晓峰
郁崇文
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期43-47,共5页
异常值的存在会不同程度地影响BP神经网络对棉纱强力指标的预测精度,因此对原数据进行异常值检测及对检出异常值的处理是非常关键的.采用系统聚类中的k最近邻密度估计方法对数据样本中存在的异常值进行检测,使用多元回归分析方法对检出...
异常值的存在会不同程度地影响BP神经网络对棉纱强力指标的预测精度,因此对原数据进行异常值检测及对检出异常值的处理是非常关键的.采用系统聚类中的k最近邻密度估计方法对数据样本中存在的异常值进行检测,使用多元回归分析方法对检出的异常值进行修正,对修正前后共4组棉纱强力数据样本进行预测,得到各自的预测精度,经过对比分析,发现修正样本的相对误差和均方误差均明显低于其他3组包含异常值的样本,且异常值的数量越多则预测精度越低.
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关键词
棉纱强力
异常值
预测
k最近邻密度估计
法
多元回归分析
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职称材料
题名
基于样本密度加权的神经网络分类器在文本分类中的应用
被引量：
1
1
作者
廖一星
机构
浙江财经学院信息学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2009年第9期234-236,239,共4页
文摘
为了提高文本分类精度,根据训练集的样本密度的不同,提出了一种基于k最近邻密度估计的样本加权算法,从而使得样本密度较大的样本权重得到加强,处于样本密度平均水平的样本权重保持不变,而样本密度较小的样本权重得到减弱。并将这种方法所构成的神经网络分类器用于文本分类。实验结果表明,这种方法可以在一定程度上提高文本分类精度,优于原始的未加权的分类方法。
关键词
k最近邻密度估计
神经网络
文本分类
Keywords
k
nearest density estimation Neural networ
k
（NN） Text classification
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
异常值的检测及其对棉纱强力预测精度的影响
2
作者
李晓峰
郁崇文
机构
东华大学纺织学院
出处
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期43-47,共5页
文摘
异常值的存在会不同程度地影响BP神经网络对棉纱强力指标的预测精度,因此对原数据进行异常值检测及对检出异常值的处理是非常关键的.采用系统聚类中的k最近邻密度估计方法对数据样本中存在的异常值进行检测,使用多元回归分析方法对检出的异常值进行修正,对修正前后共4组棉纱强力数据样本进行预测,得到各自的预测精度,经过对比分析,发现修正样本的相对误差和均方误差均明显低于其他3组包含异常值的样本,且异常值的数量越多则预测精度越低.
关键词
棉纱强力
异常值
预测
k最近邻密度估计
法
多元回归分析
Keywords
cotton yarn strength
outlier
prediction
k
-nearest neighbor density estimation
multiple regression analysis
分类号
TS103.7 [轻工技术与工程—纺织工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于样本密度加权的神经网络分类器在文本分类中的应用
廖一星
《计算机应用与软件》
CSCD
2009
1
在线阅读
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职称材料
2
异常值的检测及其对棉纱强力预测精度的影响
李晓峰
郁崇文
《东华大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2014
0
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职称材料
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