信息检索概述

信息检索的研究重点是如何有效地获取某些信息,现阶段采用的信息检索技术主要基于布尔表达式、向量空间模型及概率模型。论文在介绍信息检索定义及基本原理的基础上,描述了这三种经典信息检索模型,并对这三种模型进行了简单比较。     

基于SVM的图像分类研究

支持向量机（SVM）是一种优秀的分类方法,灰度共生矩阵（GLCM）是一种很好的纹理分析方法;本文研究了图像的颜色、纹理等特征对利用支持向量机进行图像分类的影响,提出了一种使用灰度共生矩阵进行综合特征提取的SVM图像分类方法。实验结果表明SVM方法的可行性和有效性,并得出图像综合特征的提取有利于分类效果的提高。     

基于数据分割和集成学习的大规模SVM分类算法

支持向量机对分类问题的求解过程相当于解一个线性约束的二次规划问题,求解的变量个数与训练样本数相等,且需要计算和存储的核矩阵大小与训练样本数的平方相关.随着样本数目的增多,经典的求解二次规划问题的算法不再适用.针对大规模二分类问题,基于数据分割和集成学习策略,本文提出了一种快速支持向量机学习算法.其主要思想是:首先对数据集进行预处理,自动将正负类分别聚成若干子簇;然后对两两组合的正负子簇用SMO算法进行交叉学习,得到多个基本分类器;最后对这些基本分类器进行集成学习.在UCI的5个数据集上的实验表明,与SMO学习算法相比,这种基于数据分割的训练策略在精度几乎没有损失的情况下显著地提高了训练速度.     

用矢量积分法计算几个简单问题中的电磁场

电磁学中有些简单问题中的电磁场可以直接使用矢量积分法求解,本文给出了4个例子．     

基于粗糙集与支持向量机的Web文本分类

Web文本分类是Web数据挖掘的一个重要研究方向,它是在通过经验数据训练得到的分类体系下,根据网页的文本内容自动判别网页类别的过程,本文提出一种综合粗糙集与支持向量机的Web文本分类模型,利用粗糙集的属性约简方法,减少支持向量机训练数据的维数,提高Web文本分类的性能与效率．     

向量平衡问题解的存在性

利用KKM型引理,首先证明了一个抽象平衡问题解的存在性,作为应用,证明了两个向量平衡问题解的存在性定理,本文结果改进和推广了文献[4],[5]中已有的结果。     

一种改进的快速支持向量机算法

为了快速的求解支持向量机问题,降低求解规模,根据支持向量机的几何原理以及数据样本的统计特性,提出了一种改进的支持向量机快速算法。该算法通过迭代修正支持超平面的法向量,采用数值逼近而非解二次规划的方式来求解问题。算法具有速度快、增量学习、使用的支持向量少等显著优点。     

基于支持向量机的多类形状识别系统

支持向量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法,文中研究了支持向量机的分类机理,并将其应用于形状识别中,利用一对一判别策略构建了多类形状识别系统,实验中以交通标志图像为实验对象进行分类,结果表明该方法的泛化能力优于一般的识别方法。     

游客微博主题情感分析方法比较研究

针对饮食、娱乐、购物、景观、交通和住宿6个旅游主题, 基于机器学习方法, 开展游客微博主题情感分析方法比较研究。以人工标注的53140条赴日游客微博为数据基础, 应用两种机器学习模型开展建模实验, 并分析不同特征对建模效果的影响。实验结果显示, 两种模型的建模效果良好, 适用于游客微博主题情感分析, 其中最大熵模型效果略优于支持向量机。研究还表明, 在词特征的基础上引入表情符号和主题词进行特征扩展, 可以提高模型的建模效果。     

严格对角占优M-矩阵A的|A~(-1)|_∞上界估计式的改进

利用严格对角占优M-矩阵A的逆矩阵A-1的非主对角元素上界的估计式,给出了|A(-1)|∞上界估计式的改进.证明了所得估计式改进了几个现有文献的结果,并用数值算例进行了说明.