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作为一种经典的文本关键字提取和摘要自动生成算法,TextRank将文本看做若干单词组成的集合,并通过对单词节点图的节点权值进行迭代计算,挖掘单词之间的潜在语义关系。在TextRank节点图模型的基础上
提出了一种在极坐标下进行特征提取的方法,并将其应用于树木叶片图像识别中。该方法首先将目标图像二值化并映射到极坐标下,提取具有旋转、缩放、平移不变性的曲线面积比率、跨度比、饱和度和高度变化率等特征。然后
目前的文本特征生成算法一般采用加权的文本向量空间模型,该模型使用TF-IDF评价函数来计算单个特征的权值,这种算法生成的文本特征冗余度往往都比较高。针对这一问题,采用了一种基于聚类加权的文本特征生成算
文本的表示及其特征项的选取是信息检索的一个基本问 题, 它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。
一种web文本预处理方法,刘徐,辛阳,随着WWW技术的不断发展和应用,网络中存在的信息多种多样,如何保持网络环境的健康发展、从网络中快速有效地查找信息需要网页过滤
针对目前尺度不变的图像特征点提取算法计算量较大,算法较复杂的问题,提出一种简化的SIFT图像特征点提取算法。此算法通过改变金字塔尺度空间的结构实现对SIFT特征点提取过程的简化,通过改变特征点描述子的
常用的排列方法从DNA微数据中选择的基因集合往往会包含相关性较高的基因,而且使用单个基因评价方法也不能真正反映由此得到的特征集合分类能力的优劣。另外,基因数量远多于样本数量是进行疾病诊断面临的又一挑战
针对医学X胸片影像对比度低,视觉效果差,不利于临床医师对X胸片肺部节点进行检诊的问题,在对X胸片肺部节点图像特点以及传统拉普拉斯高斯图像增强算子深入分析的基础上,提出一种基于视觉及方向尺度拉普拉斯高斯
为了提高文本自动分类准确率,提出一种改进的蜂群优化神经网络的选择特征的文本数据挖掘算法。该算法将文本特征选择转换成一个多目标优化问题,以特征维数最少、分类正确率最高为选择标准,采用蚁群算法找到最优特征
【摘要】 目标的自动识别是最有价值的应用需求之一,但它同时也最具挑战性。过去几十年中该课题的研究己经取得了较大的进展,但计算机自动识别技术还远没有达到理想的实际应用需求。自动识别技术涉及到很多方面的研
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