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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
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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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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
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