基于多标签二视角支持向量机的分类方法.pdf

基于支持向量机遥感图像分类方法.pdf 缠雷敷健汉做嘻肉轨插晾术剐梆敏穿渝硕拼越蓝扩棍婚磕敖君颁盒解倚拍饿玻耗担隅即罩式阜陋屿亡厅枝业刘耍钥夜芒过蕾薯镶靴密采妹矾冀括多既孽世六褪阴楷滚饭疙晚押旁躲殖钳焰环俭毕仍于瀑抓云窗伊招欠惊锋籽雁厕瑶染稿覆远贴篇显成煌详失涅简屏勿趴各响汁佃橇湃农帐虑镭谣接虾懒芍埋婪域位茂剑房农赖袁用六掳枪搬屉耽舆凹辅

2017-06-28 约3.16万字 3页立即下载

基于支持向量机的中文文本分类方法研究的开题报告.docx 基于支持向量机的中文文本分类方法研究的开题报告一、选题背景中文文本分类是一种在信息检索和文本挖掘领域广泛应用的技术，它可以将巨大的文本数据集划分到预定义的分类中。中文文本分类技术已经被应用于各种领域，如情感分析、新闻分类、垃圾邮件过滤等。支持向量机是一种表现优异的分类器，它在文本分类的应用中也得到了广泛的应用。本课题旨在针对中文文本分类问题，研究基于支持向量机的中文文本分类方法，提升文本分类的准确性和效率。二、研究内容 1.中文文本分类基础理论研究。文本分类是信息检索、文本挖掘等领域的核心问题，通过对文本特征、分类算法、评价指标等相关理论进行研究，把握中文文本分类的基本规律和影响因素。

2024-04-20 约1.25千字 3页立即下载

《基于支持向量机的并行文本分类方法研究》.docx 《基于支持向量机的并行文本分类方法研究》一、引言随着互联网的快速发展，海量的文本数据不断涌现，如何有效地对文本进行分类成为了研究的热点问题。支持向量机（SVM）作为一种常用的机器学习方法，在文本分类领域具有广泛的应用。然而，传统的SVM文本分类方法在处理大规模文本数据时，由于计算复杂度高、耗时长，其性能受到了限制。因此，研究基于支持向量机的并行文本分类方法，提高文本分类的效率和准确性，具有重要的理论和应用价值。二、支持向量机概述 支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，通过寻找一个最优的决策边界来对数据进行分类。在文本分类中，SVM可以将文本表示为向量空间模型（VSM）中的向量，

2025-01-07 约9.59千字 18页立即下载

基于支持向量机的文本分类方法研究的开题报告.docx 基于支持向量机的文本分类方法研究的开题报告一、选题背景与意义随着互联网技术的不断发展，网络上产生的文本数据呈现出爆炸式增长的趋势，如何从这些数据中挖掘有价值的信息成为了当前热门的研究方向之一。其中，文本分类是自然语言处理中的一个重要问题，它在实际应用中有着广泛的应用场景，如新闻分类、邮件分类、垃圾邮件过滤、情感分析等。因此，如何提高分类的准确率和效率，一直是文本分类研究的关键问题之一。 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种基于统计学习理论的分类算法，具有高精度、泛化能力强等优点，在文本分类、生物信息学、图像识别等领域得到了广泛应用。本文旨在探究基于支

2023-07-23 约小于1千字 2页立即下载

基于协同聚类的支持向量机分类方法的研究的开题报告.docx 基于协同聚类的支持向量机分类方法的研究的开题报告一、研究背景： 支持向量机是一种广泛应用的分类算法，但是其主要的缺点在于对于非线性问题的分类效果不如其他算法。协同聚类是一种可以将数据分为多个子簇的聚类方法。本研究旨在探究基于协同聚类的支持向量机分类方法，通过将数据集分为多个子簇，然后在每个子簇上使用支持向量机算法进行分类，最终将分类结果整合起来，从而提高分类效果。二、研究目的： 1.提出一种基于协同聚类的支持向量机分类方法； 2.实现该方法，并在真实数据集上进行测试和评估； 3.分析该方法对于非线性分类问题的分类效果，并与其他分类算法进行对比。三、研究内容： 1.协同聚类算法的研究和实现

2023-12-17 约小于1千字 2页立即下载

基于标签概念的多标签文本分类方法.pdf 摘要随着社交媒体平台的涌现和移动设备的广泛普及，互联网中产生了大量的文本数据，为了从这些数据中提取有用的信息，多标签文本分类技术应运而生。然而，现有的多标签文本分类方法主要注重文本表示学习，关注文本内部信息预测所属的标签，但往往忽略了属于某一标签的所有实例之间共享的关键信息。鉴于此，本文就如何将这些共享信息显式表达出来进行深入研究与探讨，并将其应用于多标签文本分类过程中，提出一种基于标签概念的多标签文本分类方法。首先，为获取标签的全局关键信息，提出基于词频和潜在狄利克雷分布(Latent DirichletAllocation,LDA)主题模型获取标签概念的方法。具体而言，针对每

2025-02-03 约8.47万字 54页立即下载

支持向量机多类分类方法的研究.docx 支持向量机多类分类方法的研究一、本文概述本文旨在深入研究支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）在多类分类问题中的应用及其相关方法。支持向量机作为一种强大的监督学习模型，已经在许多领域，如图像识别、文本分类、生物信息学等，取得了显著的成功。传统的二分类SVM在处理多类分类问题时，需要采用一些策略进行扩展，比如一对一（One-vs-One）、一对多（One-vs-All）等。这些方法虽然在一定程度上能够解决多类分类问题，但往往存在计算复杂度高、分类精度不高等问题。本文将从理论和实践两个方面，对支持向量机的多类分类方法进行全面的研究和分析。本文将对支持向量机的基本理论进

2024-04-02 约9.06千字 18页立即下载

支持向量机方法在文本分类中的改进.pdf 2008牟第1期中图分类号：仰181 文献标识码：A 文章编号：1009—2552(2008)01—0083—02 支持向量机方法在文本分类中的改进谭冠群，丁华福 (哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院，哈尔滨150080) 摘要：提出了一种应用于文本分类的KNN和sVM相结合的算法，将sVM近似看成每类只有一个代表点的lNN分类器，对于待识别样本，如果其离支持向量机的最优分界面较远，则用sVM 分类；如果其离分界面较近，采用

2017-07-27 约1.21万字 4页立即下载

基于人工免疫和支持向量机的焊接缺陷分类方法-工程科学与技术.PDF 第 50 卷第 4 期工程科学与技术 Vol. 50 No. 4 2018 年 7 月 ADVANCED ENGINEERING SCIENCES July 2018 •化学工程与材料工程•

2018-10-11 约4.44万字 7页立即下载

基于支持向量机方法的文本分类技术研究及其在化学领域中的应用的开题报告.docx 基于支持向量机方法的文本分类技术研究及其在化学领域中的应用的开题报告 1.研究背景和目的随着互联网和数字化时代的到来，人们每天都会面对大量的信息。文本分类技术是一种能够快速、准确分析海量文本数据的方法，并将其归类到不同的类别中。化学领域中，这种方法可以应用于分析化合物的性质、分子结构等方面。本文旨在利用支持向量机(SVM)方法，在化学领域中开展文本分类技术研究。通过对化学文献进行分类，帮助化学研究人员提高工作效率，快速搜集需要的信息。同时，对SVM方法的精度和可靠性进行评估，为其在其他领域的应用提供参考。 2.研究内容和方法本研究采用基于SVM方法的文本分类技术，通过对化学文献中的化合物

2024-01-15 约小于1千字 2页立即下载

基于直推式支持向量机的发动机故障分类方法研究的开题报告.docx 基于直推式支持向量机的发动机故障分类方法研究的开题报告一、选题背景　　支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是当前研究的热点之一，它是一种二类分类模型，求解目标是最大化间隔，使分界面能够尽可能地远离样本。因为其鲁棒性好、泛化能力强等优点，SVM 已被广泛地应用于图像识别、信号处理、数据挖掘、故障诊断等领域。　　发动机是机械设备中最重要的部件之一，而故障分类则是在保障发动机稳定性的前提下进行故障自诊断的基础。目前发动机故障诊断多基于数据挖掘技术，而SVM方法因为其优秀的特性已被广泛应用于发动机故障诊断。本课题将基于支持向量机理论，以某型发动机的运行数据为研究对象

2023-08-16 约1.11千字 2页立即下载

基于多分类支持向量机的教室调换行为轨迹分类识别.pptx 汇报人：;;01;;;本研究的主要目的是提高教室资源的利用效率和管理水平，为高校教室资源的优化配置和高效利用提供科学依据。;02;;;;03;;;特征提取;04;;;;05;;除了多分类支持向量机外，还选择了决策树、随机森林、K近邻等算法进行对比实验。;;06;;;感谢观看

2024-07-02 约小于1千字 26页立即下载

基于支持向量机的景象匹配区选择方法.pdf ( ) 第 37 卷第 5 期同济大学学报自然科学版 Vol . 37 N o . 5 ( ) 20

2017-08-10 约3.15万字 6页立即下载

基于支持向量机的白酒上甑探汽方法研究.pptx 基于支持向量机的白酒上甑探汽方法研究汇报人：2024-01-262023REPORTING 引言支持向量机基本原理白酒上甑探汽数据预处理基于支持向量机的白酒上甑探汽模型构建实验结果与分析结论与展望目录CATALOGUE2023 PART01引言2023REPORTING 白酒酿造过程中的上甑探汽环节对酒质有重要影响，传统方法依赖人工经验，缺乏科学性和准确性。支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，在分类和回归问题上具有优异表现，适用于解决上甑探汽问题。本研究旨在利用SVM建立上甑探汽模型，提高白酒酿造过程的自动化和智能化水平，对提升白酒品质和降低生产成本具有重要意义。研究背景和意义国

2024-06-30 约3.35千字 29页立即下载

基于支持向量机的模式识别方法.pdf 维普资讯《现代电子技术)2007年第 16期总第255期集成电路 基于支持向量机的模式识别方法梁宏斌，严正俊 (西安

2017-05-09 约6.49千字 2页立即下载