题名 一种基于改进的支持向量机的两类文本分类方法的研究
1
作者
应伟 王正欧 安金龙
机构
天津大学系统工程研究所 河北工业大学
出处
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2005年第12期44-47,11,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.60275020)
文摘
提出了一种基于预抽取支持向量机及模糊循环迭代算法的改进的支持向量机(Support VectorM ach ines,SVM)的两类文本分类方法,与传统的SVM相比,该方法具有高得多的计算效率。文中给出了具体算法并将其用于文本分类中,实验表明了本算法用于文本分类的有效性及其高效率。
关键词
文本分类 支持向量 机 预 抽取 向量 模糊循环迭代算法
Keywords
Text categorization Support Vector Machines （SVM） Pre -extracting support vectors Fuzzy circulated iterative algorithm
分类号
G254.1
[文化科学—图书馆学]
题名 基于改进支持向量机的货币识别研究
被引量：1
2
作者
崔艳丽 贺建飚
机构
中南大学信息科学与工程学院 湖南省金融货币识别与自助服务平台工程技术研究中心
出处
《微计算机信息》
2009年第25期174-175,共2页
基金
基金申请人:贺建飚 项目名称:面向嵌入式应用的美元特征建模与算法研究 基金颁发部门:湖南省自然科学基金项目(07jj5077)
文摘
首先,预抽取支持向量以减少训练样本数量,大大缩减训练时间;然后,用缩减后的样本对改进后的分类支持向量机进行货币识别,改进后的支持向量机不仅把目标函数惩罚项模糊化,而且还对分类情况进行了加权补偿。实验仿真结果表明:此方法避免了神经网络的"过拟合"问题,而且比改进后BP、LVQ和GMM模型等方法的识别率都有所提高,当训练样本数达到100时,识别率高达99.06%。
关键词
预 抽取 支持向量 多分类支持向量 机 货币识别
Keywords
Pre-extracting Support Vector multi-class Support Vector Machine currency recognition
分类号
TH873.7
[机械工程—仪器科学与技术]
题名 大数据中边界向量调节熵函数支持向量机研究
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作者
林蔚 刘婷 吕伟国
机构
哈尔滨工程大学理学院
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2016年第8期149-152,157,共5页
基金
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(HEVCF20111119) 黑龙江省博士后基金资助项目(3236301158))
文摘
当训练集的规模很大时,一般的支持向量机的学习过程需要占用大量的内存,寻优速度缓慢,不利于实际应用.提出了一种预抽取支持向量的支持向量机调节熵函数法.首先,利用两凸包相对边界向量方法预抽取出边界向量;然后,利用支持向量机调节熵函数法来训练预抽取的边界向量.实验表明,采用这种方法来训练样本集不仅降低了学习的代价,还提高了分类速度.
关键词
数据挖掘 支持向量 机 调节熵函数 预 抽取 支持向量
Keywords
data mining support vector machine adjustable entropy pre-extraction support vector machine
分类号
TP31
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
