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薛博

作品数：1 被引量：9H指数：1
供职机构：天津商业大学信息工程学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇中文
  • 1篇中文文本
  • 1篇中文文本分类
  • 1篇文本分类
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇A-SVM
  • 1篇参数优化

机构

  • 1篇天津商业大学

作者

  • 1篇张波
  • 1篇王岩
  • 1篇薛博

传媒

  • 1篇四川大学学报...

年份

  • 1篇2016
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排序方式：
基于FOA-SVM的中文文本分类方法研究被引量：9
2016年
中文文本分类方法直接影响分类性能,支持向量机(SVM)在处理文本分类这种高维问题上有明显的优势.SVM的分类精度取决于核函数的核参数和惩罚参数,本文提出了一种用果蝇优化算法(FOA)获取SVM参数的FOA-SVM方法.将FOA-SVM用于中文文本分类,实验结果表明,FOA-SVM能得到较高的分类准确率,在文本分类上表现较强的鲁棒性.
王岩张波薛博
关键词：中文文本分类支持向量机参数优化
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