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中文文本分类中特征抽取方法的比较研究 被引量：228
1
作者 代六玲 黄河燕 陈肇雄 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2004年第1期26-32,共7页
本文比较研究了在中文文本分类中特征选取方法对分类效果的影响。考察了文档频率DF、信息增益IG、互信息MI、χ2分布CHI四种不同的特征选取方法。采用支持向量机 (SVM )和KNN两种不同的分类器以考察不同抽取方法的有效性。实验结果表明 ... 本文比较研究了在中文文本分类中特征选取方法对分类效果的影响。考察了文档频率DF、信息增益IG、互信息MI、χ2分布CHI四种不同的特征选取方法。采用支持向量机 (SVM )和KNN两种不同的分类器以考察不同抽取方法的有效性。实验结果表明 ,在英文文本分类中表现良好的特征抽取方法 (IG、MI和CHI)在不加修正的情况下并不适合中文文本分类。文中从理论上分析了产生差异的原因 ,并分析了可能的矫正方法包括采用超大规模训练语料和采用组合的特征抽取方法。最后通过实验验证组合特征抽取方法的有效性。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 文本自动分类 特征抽取 支持向量机 KNN
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基于层次结构的多策略中文微博情感分析和特征抽取 被引量：198
2
作者 谢丽星 周明 孙茂松 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2012年第1期73-83,共11页
随着Web2.0时代的兴起,与微博相关的研究得到了学术界和工业界的广泛关注。该文使用新浪API获取数据,针对中文微博消息展开了情感分析方面的研究。我们对于三种情感分析的方法进行了深入研究,包括表情符号的规则方法、情感词典的规则方... 随着Web2.0时代的兴起,与微博相关的研究得到了学术界和工业界的广泛关注。该文使用新浪API获取数据,针对中文微博消息展开了情感分析方面的研究。我们对于三种情感分析的方法进行了深入研究,包括表情符号的规则方法、情感词典的规则方法、基于SVM的层次结构的多策略方法,实验表明基于SVM的层次结构多策略方法效果最好。其次,针对层次结构的多策略方法的特征选择进行了详细分析,包括主题无关、主题相关的特征。实验表明使用主题无关的特征时获得的准确率为66.467%。引入主题相关的特征后,准确率提升至67.283%。 展开更多
关键词 新浪微博 情感分析 svm
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基于网格搜索的支持向量机核函数参数的确定 被引量：127
3
作者 王兴玲 李占斌 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期859-862,共4页
为提高支持向量机的分类准确率,研究了支持向量机核函数的参数确定问题,得到了1种确定支持向量机核函数的参数的有效途径。利用网格搜索法可使各组核函数参数相互解耦,从而便于并行计算,提高了运行效率。将此方法用于测井岩性分类器的... 为提高支持向量机的分类准确率,研究了支持向量机核函数的参数确定问题,得到了1种确定支持向量机核函数的参数的有效途径。利用网格搜索法可使各组核函数参数相互解耦,从而便于并行计算,提高了运行效率。将此方法用于测井岩性分类器的训练得到了较理想的仿真结果。 展开更多
关键词 支持向量机 核函数 网格搜索
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供应链金融视角下的中小企业信用风险评估研究——基于SVM与BP神经网络的比较研究 被引量：152
4
作者 胡海青 张琅 张道宏 《管理评论》 CSSCI 北大核心 2012年第11期70-80,共11页
近年来,依托中小企业与核心企业间真实贸易背景开发的供应链金融业务在我国发展迅速,这要求商业银行从新的视角对中小企业的信用风险进行认识和评估。本文从供应链金融的视角,提出了新的中小企业信用风险评估指标体系,该体系结合了核心... 近年来,依托中小企业与核心企业间真实贸易背景开发的供应链金融业务在我国发展迅速,这要求商业银行从新的视角对中小企业的信用风险进行认识和评估。本文从供应链金融的视角,提出了新的中小企业信用风险评估指标体系,该体系结合了核心企业资信情况及供应链关系情况,运用机器学习的方法支持向量机(SVM)建立信用风险评估模型;并通过与用BP神经网络算法建立的信用风险评估模型进行实证结果对比,结果表明在小样本下基于SVM的信用风险评估模型更具有效性和优越性,同时证实了供应链金融视角下的中小企业信用风险评估指标体系能够更准确地判断中小融资企业的信用状况,有助于缓解中小企业融资困境。 展开更多
关键词 供应链金融 中小企业 信用风险评估 svm BP神经网络
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基于SVM的多源信息复合的高空间分辨率遥感数据分类研究 被引量：131
5
作者 张锦水 何春阳 +1 位作者 潘耀忠 李京 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期49-57,共9页
遥感图像尤其是高空间分辨率(1—4m)遥感图像在土地利用和土地覆盖变化方面有着广阔的应用前景,传统高空间分辨率遥感图像信息提取方法存在精度和分类效率低的不足。本文提出的基于SVM的分类方法,复合光谱、纹理和结构信息等多源数据信... 遥感图像尤其是高空间分辨率(1—4m)遥感图像在土地利用和土地覆盖变化方面有着广阔的应用前景,传统高空间分辨率遥感图像信息提取方法存在精度和分类效率低的不足。本文提出的基于SVM的分类方法,复合光谱、纹理和结构信息等多源数据信息,对IKONOS高空间分辨率图像进行分类,并与最大似然法和单源数据(光谱)SVM分类结果进行定性和定量比较分析。研究结果表明,多源数据复合的SVM高空间分辨率遥感图像分类方法,能够有效解决单源数据信息图像分类效果破碎的问题;总精度达到68.38%,Kappa达到0.5993;对高维输入向量具有高的推广能力;比单源信息的SVM和最大似然方法图像分类精度更高,适合高空间分辨率遥感图像分类。 展开更多
关键词 高空间分辨率 svm 最优超平面 纹理 结构
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基于GA优化SVM的风电功率的超短期预测 被引量：101
6
作者 刘爱国 薛云涛 +1 位作者 胡江鹭 刘路平 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期90-95,共6页
研究风电功率预测技术对于减轻其输出电能的随机性对电力系统的影响具有重要意义。首先结合风电监控系统数据库中的历史功率数据和环境参数形成样本数据,同时采用遗传算法优化该模型的核函数类型、核函数参数及错误惩罚因子等参数,建立... 研究风电功率预测技术对于减轻其输出电能的随机性对电力系统的影响具有重要意义。首先结合风电监控系统数据库中的历史功率数据和环境参数形成样本数据,同时采用遗传算法优化该模型的核函数类型、核函数参数及错误惩罚因子等参数,建立了GA-SVM模型,提高了模型参数组合优化选择的效率和预测精度。最后结合实例验证,并与标准SVM方法和BP神经网络方法比较。预测效果表明:所提出的GA-SVM优化模型在超短期风电功率预测上具有更优的学习能力和泛化能力。 展开更多
关键词 风电场功率预测 支持向量机 遗传算法 超短期预测
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支持向量机理论综述 被引量：35
7
作者 萧嵘 王继成 张福炎 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2000年第3期1-3,共3页
1 引言随着信息技术的发展,人类积累的数据量呈几何级数递增。如何从这些数据中发掘出有效的信息而不被信息海洋所淹没已经成为迫在眉睫的问题。对数据挖掘相关领域的研究,例如数据分类、聚类,函数模拟和规则抽取等技术,逐渐成为当前计... 1 引言随着信息技术的发展,人类积累的数据量呈几何级数递增。如何从这些数据中发掘出有效的信息而不被信息海洋所淹没已经成为迫在眉睫的问题。对数据挖掘相关领域的研究,例如数据分类、聚类,函数模拟和规则抽取等技术,逐渐成为当前计算机基础技术研究的重心之一。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法作为一种解决多维函数预测的通用工具, 展开更多
关键词 支持向量机理论 模式识别 三维对象识别 计算机
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基于RBF核的SVM的模型选择及其应用 被引量：48
8
作者 王鹏 朱小燕 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第24期72-73,共2页
使用RBF核的SVM(支持向量机)被广泛应用于模式识别中。此类SVM的模型选择取决于两个参数,其一是惩罚因子C,其二是核参数σ2。该文使用了网格搜索和双线性搜索两种方法进行参数选择,并将两者的优点综合,应用于脱机手写体英文字符识别。... 使用RBF核的SVM(支持向量机)被广泛应用于模式识别中。此类SVM的模型选择取决于两个参数,其一是惩罚因子C,其二是核参数σ2。该文使用了网格搜索和双线性搜索两种方法进行参数选择,并将两者的优点综合,应用于脱机手写体英文字符识别。实验在NIST数据集上进行了验证,对搜索效率和推广识别率进行了比较。实验结果还表明使用最优参数的SVM在识别率上比使用ANN(人工神经元网络)的分类器有较大提高。 展开更多
关键词 svm RBF核 模型选择 ANN 字符识别
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基于Kmeans-SVM的短期光伏发电功率预测 被引量：96
9
作者 张雨金 杨凌帆 +1 位作者 葛双冶 周杭霞 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第21期118-124,共7页
短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要的意义。提出了一种基于K均值算法(Kmeans)和支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测方法。根据短期光伏发电特性和光伏发电季节特性,组织预测模型的训练样本集。通过K均... 短期光伏发电功率预测对维护电网安全稳定和协调资源利用具有重要的意义。提出了一种基于K均值算法(Kmeans)和支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测方法。根据短期光伏发电特性和光伏发电季节特性,组织预测模型的训练样本集。通过K均值算法对训练样本集进行聚类分析,在聚类得到的各类别数据上分别训练支持向量机。预测时根据预测样本的类别使用相应的支持向量机进行发电功率预测。经实验表明所提出的方法相较于传统的BP、SVM模型精度有了明显的提升,具有较好的工程应用潜力。 展开更多
关键词 光伏发电 预测模型 特性分析 K均值算法 支持向量机
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基于支持向量机方法的短时交通流量预测方法 被引量：80
10
作者 杨兆升 王媛 管青 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期881-884,共4页
在总结已有多种预测模型的基础上,充分考虑了交通本身所存在的非线性、复杂性和不确定性,提出了一种基于支持向量机的短时交通流量预测模型。实例数据验证结果和基于BP神经网络的预测模型的对比结果表明,该模型在精度、收敛时间、泛化... 在总结已有多种预测模型的基础上,充分考虑了交通本身所存在的非线性、复杂性和不确定性,提出了一种基于支持向量机的短时交通流量预测模型。实例数据验证结果和基于BP神经网络的预测模型的对比结果表明,该模型在精度、收敛时间、泛化能力、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。 展开更多
关键词 交通运输系统工程 交通流量预测 统计学习理论 支持向量机 BP神经网络
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基于SVM的软测量建模 被引量：43
11
作者 冯瑞 张浩然 邵惠鹤 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2002年第6期567-571,共5页
支持向量机 (Support Vector Machines)是一种基于统计学习理论的新型学习机 ,本文提出用支持向量机建立软测量模型 .理论分析和仿真研究表明 ,该方法学习速度快、跟踪性能好、泛化能力强、对样本的依赖程度低 ,比基于
关键词 svm 软测量 建模 支持向量机 RBF神经网络 工业过程控制 过程变量
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肤色检测和Hu矩在安全帽识别中的应用 被引量：86
12
作者 刘晓慧 叶西宁 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期365-370,共6页
安全帽在工业生产中的应用非常广泛,为了防止事故发生,确保生产安全,建立对安全帽的自动检测及报警系统变得越来越迫切。主要对安全帽的识别算法进行了研究,采用肤色检测的方法定位到人脸区域,并以此获得脸部以上的区域图像,将Hu矩作为... 安全帽在工业生产中的应用非常广泛,为了防止事故发生,确保生产安全,建立对安全帽的自动检测及报警系统变得越来越迫切。主要对安全帽的识别算法进行了研究,采用肤色检测的方法定位到人脸区域,并以此获得脸部以上的区域图像,将Hu矩作为图像的特征向量,分别比较神经网络和支持向量机(SVM)两种分类模型。实验结果表明:SVM对安全帽的识别有很好的效果,将会对监控系统实现智能化提供有力的支持和实际的指导意义。 展开更多
关键词 肤色检测 HU矩 神经网络 svm
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基于SVM算法的文本分类技术研究 被引量：83
13
作者 崔建明 刘建明 廖周宇 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第2期299-302,368,共5页
在优化分类技术的研究中,文本特征化后通常具有高维性和不平衡性的特点,导致传统的分类算法准确率不高的问题。针对文本分类器的性能容易受到核函数和参数的影响的问题,为提高文本分类器的准确性。采用支持向量机(SVM)的理论在文本分类... 在优化分类技术的研究中,文本特征化后通常具有高维性和不平衡性的特点,导致传统的分类算法准确率不高的问题。针对文本分类器的性能容易受到核函数和参数的影响的问题,为提高文本分类器的准确性。采用支持向量机(SVM)的理论在文本分类技术同时将根据优化的粒子群算法(PSO)引入SVM分类算法中进行优化文本分类器的参数,将分类器的准确率作为PSO算法适应度函数通过粒子移动操作找出最佳参数并用SVM算法进行分类。在文本数据集上的仿真结果表明,与传统的算法相比,经PSO算法优化后的SVM文本分类器的准确性更高,PSO算法是一种有效的优化方法,能广泛应用于文本分类问题。 展开更多
关键词 支持向量机 文本分类 算法
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基于SVM和CRF多特征组合的微博情感分析 被引量：82
14
作者 李婷婷 姬东鸿 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第4期978-981,共4页
近年来,文本的情感分析一直都是自然语言处理领域所研究的热点问题;微博作为一种短文本,用词精炼而简洁,富含观点、倾向和态度。因此,识别微博的情感倾向具有重要的现实意义。提出一种基于SVM和CRF的情感分析方法,使用多种文本特征,包... 近年来,文本的情感分析一直都是自然语言处理领域所研究的热点问题;微博作为一种短文本,用词精炼而简洁,富含观点、倾向和态度。因此,识别微博的情感倾向具有重要的现实意义。提出一种基于SVM和CRF的情感分析方法,使用多种文本特征,包括词、词性、情感词、否定词、程度副词和特殊符号等,并选用不同的特征组合,通过多组实验使情感分析效果最优。实验显示,选用词性、情感词和否定词的特征组合时,SVM模型的正确率达到88.72%,选用情感词、否定词、程度副词和特殊符号的特征组合时,CRF模型的正确率达到90.44%。 展开更多
关键词 微博 情感分析 支持向量机 条件随机场
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三电平电压型逆变器空间矢量调制算法的研究 被引量：36
15
作者 吴学智 刘亚东 黄立培 《电工电能新技术》 CSCD 2002年第4期16-19,F004,共5页
本文提出一种三电平逆变电路空间矢量调制的算法。在每个控制周期中加入固定作用时间的输出矢量 111,避免了在参考矢量切换扇区时可能出现的矢量突变问题。由于输出矢量的选择和作用时间的计算都是在静止的α β坐标系下完成 ,这种算法... 本文提出一种三电平逆变电路空间矢量调制的算法。在每个控制周期中加入固定作用时间的输出矢量 111,避免了在参考矢量切换扇区时可能出现的矢量突变问题。由于输出矢量的选择和作用时间的计算都是在静止的α β坐标系下完成 ,这种算法避免了常规空间矢量调试算法中复杂的三角函数的运算 ,只需要简单的算术运算即可实现空间矢量的调制。此外 ,还提出一种简单易行的中点电位控制方法实现了中点电位稳定。仿真和实验结果证明了所提出算法的有效性。 展开更多
关键词 三电平电压型逆变器 空间矢量调制算法 中点电位控制 仿真
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基于因子分析和支持向量机算法的高压断路器机械故障诊断方法 被引量：77
16
作者 程序 关永刚 +1 位作者 张文鹏 唐诚 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期209-215,共7页
高压断路器操作过程中的振动信号能够反映断路器的机械状态。以高压断路器机械振动信号中振动事件的起始点作为特征参量,使用因子分析对特征量进行降维优化、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)经粒子群参数寻优(Particle Swarm Op... 高压断路器操作过程中的振动信号能够反映断路器的机械状态。以高压断路器机械振动信号中振动事件的起始点作为特征参量,使用因子分析对特征量进行降维优化、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)经粒子群参数寻优(Particle Swarm Optimization,PSO)后可对断路器的不同状态进行分类。本文对断路器机械故障进行了模拟试验,结果表明,因子分析和支持向量机算法适于诊断高压断路器的机械状态。 展开更多
关键词 高压断路器 振动信号 故障诊断 因子分析 支持向量机
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基于支持向量机的供应链金融信用风险评估研究 被引量：76
17
作者 胡海青 张琅 +1 位作者 张道宏 陈亮 《软科学》 CSSCI 北大核心 2011年第5期26-30,36,共6页
研究了在供应链金融模式下的信用风险评估,提出了综合考虑核心企业资信状况及供应链关系状况的信用风险评估指标体系,运用机器学习的方法支持向量机(SVM)建立信用风险评估模型。通过与用主成分分析和Logistic回归方法建立的信用风险评... 研究了在供应链金融模式下的信用风险评估,提出了综合考虑核心企业资信状况及供应链关系状况的信用风险评估指标体系,运用机器学习的方法支持向量机(SVM)建立信用风险评估模型。通过与用主成分分析和Logistic回归方法建立的信用风险评估模型进行实证结果对比,证实了基于SVM的信用风险评估体系更具有效性和优越性。 展开更多
关键词 供应链金融 信用风险评估 支持向量机 LOGISTIC模型
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双馈机组风电场动态等效模型研究 被引量：73
18
作者 米增强 苏勋文 +2 位作者 余洋 王毅 吴涛 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2010年第17期72-77,共6页
针对大型双馈机组风电场,提出一种新的动态等效建模方法。该方法以双馈风电机组桨距角控制动作情况作为机群分类原则,通过提取反映桨距角控制动作的特征向量,并将其作为支持向量机的输入,从而进行双馈风电机组的动态分群以及同群机组的... 针对大型双馈机组风电场,提出一种新的动态等效建模方法。该方法以双馈风电机组桨距角控制动作情况作为机群分类原则,通过提取反映桨距角控制动作的特征向量,并将其作为支持向量机的输入,从而进行双馈风电机组的动态分群以及同群机组的合并、等效。在此基础上给出了等效模型的参数计算方法,得出以3台风电机组表征的风电场等效模型。与传统等效建模方法的对比结果表明,所提出的三机表征模型能够更准确地反映双馈机组风电场并网点的动态特性。 展开更多
关键词 双馈风电机组 风电场 支持向量机 等效模型
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基于SVM的中文组块分析 被引量：50
19
作者 李珩 朱靖波 姚天顺 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2004年第2期1-7,共7页
基于SVM(supportvectormachine)理论的分类算法 ,由于其完善的理论基础和良好的实验结果 ,目前已逐渐引起国内外研究者的关注。和其他分类算法相比 ,基于结构风险最小化原则的SVM在小样本模式识别中表现较好的泛化能力。文本组块分析作... 基于SVM(supportvectormachine)理论的分类算法 ,由于其完善的理论基础和良好的实验结果 ,目前已逐渐引起国内外研究者的关注。和其他分类算法相比 ,基于结构风险最小化原则的SVM在小样本模式识别中表现较好的泛化能力。文本组块分析作为句法分析的预处理阶段 ,通过将文本划分成一组互不重叠的片断 ,来达到降低句法分析的难度。本文将中文组块识别问题看成分类问题 ,并利用SVM加以解决。实验结果证明 ,SVM算法在汉语组块识别方面是有效的 ,在哈尔滨工业大学树库语料测试的结果是F =88 6 7%,并且特别适用于有限的汉语带标信息的情况。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 支持向量机 结构风险最小化 文本组块 svm 分类算法
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基于网络搜索数据的房地产价格预测 被引量：75
20
作者 董倩 孙娜娜 李伟 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2014年第10期81-88,共8页
本文以北京、上海、天津、重庆等16个大中城市的二手房价格和新房价格为研究对象,以来自我国最大搜索引擎的百度搜索指数为数据基础,使用6种计量模型分别对16个城市的二手房价格和新房价格进行了拟合和预测,得到预测二手房和新房价格变... 本文以北京、上海、天津、重庆等16个大中城市的二手房价格和新房价格为研究对象,以来自我国最大搜索引擎的百度搜索指数为数据基础,使用6种计量模型分别对16个城市的二手房价格和新房价格进行了拟合和预测,得到预测二手房和新房价格变动情况的最优模型。结果显示:网络搜索数据不但能够较好地预测房价指数,而且能够分析经济主体行为的趋势与规律,有一定的时效性。预测的月度房地产价格能够比官方数据发布提前约两周时间。 展开更多
关键词 网络搜索数据 房地产价格预测 交叉验证 支持向量机 随机森林
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