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SVM-KNN组合改进算法在专利文本分类中的应用
被引量:
24
1
作者
李程雄
丁月华
文贵华
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第20期193-195,212,共4页
提出了基于支持向量机的专利文本分类器的总体设计方案和实现方法;提出并分析了该分类器的改进算法SVM-KNN组合改进算法。文章对两种算法进行了大量的实验并对实验结果进行比较分析,在此基础上得出了三个结论。
关键词
支持向量机
knn
专利分类
最优分类面
在线阅读
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职称材料
基于支持向量机的云烟87烟叶成熟度高光谱遥感识别
被引量:
7
2
作者
梁寅
张云伟
李军营
《西南农业学报》
CSCD
北大核心
2013年第3期957-962,共6页
利用烟叶光谱反射率数据研究烟叶的成熟度是将高光谱遥感探测技术应用于烟叶成熟采收的前提。对生理成熟期内云烟87的中部叶成熟度进行了研究,研究是从提取和分析烟叶高光谱信息的角度上进行的。基于提取到的反映烟叶成熟度的光谱特征...
利用烟叶光谱反射率数据研究烟叶的成熟度是将高光谱遥感探测技术应用于烟叶成熟采收的前提。对生理成熟期内云烟87的中部叶成熟度进行了研究,研究是从提取和分析烟叶高光谱信息的角度上进行的。基于提取到的反映烟叶成熟度的光谱特征和支持向量机这一基于数据的小样本学习方法,建立了识别烟叶成熟度的数学模型,这个数学模型是由支持向量机生成的2个最优决策超平面,一个将初熟类烟叶和适熟类烟叶分开,另一个将适熟类烟叶和过熟类烟叶分开,且分类精度均在90%以上。
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关键词
烟叶成熟度
光谱特征
支持向量机
最优决策超平面
分类精度
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职称材料
一种改进的样例约简支持向量机
被引量:
4
3
作者
翟俊海
王婷婷
王熙照
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期596-602,共7页
在以前工作的基础上,提出了一种改进的样例约简支持向量机,利用相容粗糙集方法求属性约简的边界域,并从中选择样例作为候选支持向量训练支持向量机.该方法的特点是可同时对属性和样例进行约简.实验结果证实了这种方法的有效性,能有效地...
在以前工作的基础上,提出了一种改进的样例约简支持向量机,利用相容粗糙集方法求属性约简的边界域,并从中选择样例作为候选支持向量训练支持向量机.该方法的特点是可同时对属性和样例进行约简.实验结果证实了这种方法的有效性,能有效地减少存储空间和执行时间.
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关键词
相容粗糙集
样例选择
支持向量机
最优分类超平面
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职称材料
题名
SVM-KNN组合改进算法在专利文本分类中的应用
被引量:
24
1
作者
李程雄
丁月华
文贵华
机构
广东粤华发电有限责任公司信息分部
华南理工大学计算机应用工程研究所
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第20期193-195,212,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(编号:60003019)
文摘
提出了基于支持向量机的专利文本分类器的总体设计方案和实现方法;提出并分析了该分类器的改进算法SVM-KNN组合改进算法。文章对两种算法进行了大量的实验并对实验结果进行比较分析,在此基础上得出了三个结论。
关键词
支持向量机
knn
专利分类
最优分类面
Keywords
support vector machine
,
knn
,
patent classification
,
optimal hyperplane
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于支持向量机的云烟87烟叶成熟度高光谱遥感识别
被引量:
7
2
作者
梁寅
张云伟
李军营
机构
昆明理工大学现代农业工程学院
云南省烟草农业科学研究院
出处
《西南农业学报》
CSCD
北大核心
2013年第3期957-962,共6页
基金
国家自然科学基金项目(31060118)
文摘
利用烟叶光谱反射率数据研究烟叶的成熟度是将高光谱遥感探测技术应用于烟叶成熟采收的前提。对生理成熟期内云烟87的中部叶成熟度进行了研究,研究是从提取和分析烟叶高光谱信息的角度上进行的。基于提取到的反映烟叶成熟度的光谱特征和支持向量机这一基于数据的小样本学习方法,建立了识别烟叶成熟度的数学模型,这个数学模型是由支持向量机生成的2个最优决策超平面,一个将初熟类烟叶和适熟类烟叶分开,另一个将适熟类烟叶和过熟类烟叶分开,且分类精度均在90%以上。
关键词
烟叶成熟度
光谱特征
支持向量机
最优决策超平面
分类精度
Keywords
Maturity
Spectral feature
support vector machine
optimal
decision
hyperplane
classification
accuracy
分类号
S572 [农业科学—烟草工业]
在线阅读
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职称材料
题名
一种改进的样例约简支持向量机
被引量:
4
3
作者
翟俊海
王婷婷
王熙照
机构
河北大学数学与计算机学院
河北省机器学习与计算智能重点实验室
出处
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期596-602,共7页
基金
国家自然科学基金(61170040)
河北省自然科学基金(F2013201110
+2 种基金
F2013201220)
河北大学自然科学基金(2011-228043)
河北大学教育教学改革研究项目(JX07-Y-27)
文摘
在以前工作的基础上,提出了一种改进的样例约简支持向量机,利用相容粗糙集方法求属性约简的边界域,并从中选择样例作为候选支持向量训练支持向量机.该方法的特点是可同时对属性和样例进行约简.实验结果证实了这种方法的有效性,能有效地减少存储空间和执行时间.
关键词
相容粗糙集
样例选择
支持向量机
最优分类超平面
Keywords
tolerance rough set,instance reduction,
support vector machine
,
optimal
classification
hyperplane
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SVM-KNN组合改进算法在专利文本分类中的应用
李程雄
丁月华
文贵华
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006
24
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于支持向量机的云烟87烟叶成熟度高光谱遥感识别
梁寅
张云伟
李军营
《西南农业学报》
CSCD
北大核心
2013
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种改进的样例约简支持向量机
翟俊海
王婷婷
王熙照
《南京大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2013
4
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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