论文研究 一种改进的多项式核支持向量机文本分类器.pdf

随着网络文本数据呈指数级增长，信息的人工分类和管理逐渐被计算机自动分类所替代，相关领域经过多年的研究和发展已经开发出一些相对成熟的算法。研究分析发现：在文本预处理阶段歧义语段的划分始终是影响分类准确率

针对基于轮廓线拼接重建物体表面所出现的轮廓对应和分叉问题，提出了一种通过体数据转换由轮廓线实现重建物体表面的方法。在分析体数据构造中出现逼近精度问题的前提下，通过提高轮廓线上点的密度，生成精确度较高的

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一，目前已有许多属性约简算法。但这些算法中主要针对一致决策表，当决策表是不相容的情况下，常用的计算全部属性约简的差别矩阵算法会产生错误的结果。为了解决这个问题，引入

对求解含线性约束优化问题的粒子群算法（LPSO）进行了改进，给出了应用其训练支持向量机（SVM）的方法。改进后的算法在基本PSO惯性权重策略的基础上加入了基于种群收敛速度的自适应扰动，能够较好地调整算

针对基于常用核函数的支持向量机在非线性系统参数辨识及预测方面的不足之处,构建了一种新的核函数——复高斯小波函数核函数。首先证明了新构建的核函数的正确性,即满足Mercy条件,表明其可以作为核函数;然后

通过使用模糊认知图来模拟分类过程，构造了一种模糊认知图分类器，提出了它的两种模糊认知图分类模型，并在此基础上给出了使用它进行分类的推理机制。实验证明，该方法具有良好的分类性能。

基于支持向量机的未知物体分类方法研究，魏朝鹏，何儒勇，针对MNIST手写体数字集，本文利用线性判别分析方法提取出各手写体数字图像的特征向量，并根据该特征向量设计出应用于鬼成像系统的�

基于支持向量机的植物叶分类识别研究,刘春爽,周平,该研究持有初次分类与再次分类的思想,先使用叶图像的形状特征与纹理特征进行植物种类的初次分类;再使用该研究提出的叶脉特征,

文本分类在采用向量空间模型（VSM）表达文本特征时，容易出现特征向量高维且稀疏的现象，为了对原始的文本特征向量进行有效简化，提出了一种基于粒子群（PSO）优化独立分量分析（ICA）进行降维的方法，并将

在传统模糊C-均值聚类算法的基础上，提出了一种新型区间值数据模糊聚类算法。运用区间分割策略改进了区间距离的计算公式，成功解决了区间距离计算方法存在的缺陷。提出了区间值数据模糊聚类的数学模型，并拓广模糊