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1.
随着互联网的迅速发展,对网页正确分类显得越来越重要。网页分类的一个难点就是特征空间的维数比较大,支持向量机(SVM)分类方法显示出比其它分类方法更好的性能,但是训练样本时却花费了比其它算法更多的时间。本文提出了一种基于选择最确信的词来预测一个文本的类别的特征提取方法,通过中文文本实验,结果表明在不降低分类准确性的前提下,缩短了训练时间。  相似文献   
2.
小波神经网络是将小波理论和神经网络理论结合起来的一种神经网络,小波神经网络结合了小波变换良好的时频局域化性质及神经网络的自学习功能,它有很好的逼近、容错能力.文章综述了小波神经网络的主要模型、算法和其它相关问题,最后展望了小波神经网络今后的研究方向.  相似文献   
3.
魏海平 《科学技术与工程》2012,12(12):3002-3004
随着Internet技术的飞速发展,网页上存在着各种各样、类目繁多的信息,因此网页分类技术就显得越来越有意义。本文使用向量空间模型(VSM)来表示网页文本,提出了一种改进X2的文本特征选择方法,最后通过支持向量机方法进行分类。实验结果表明,相对于传统的X2文本分类统计方法,改进后的特征选择方法的分类效果要好于传统的X2统计方法。  相似文献   
4.
网页文本抽取是一种在互联网上运用广泛的数据挖掘技术。主要目的是把一个网页的主题内容抽取出来,为Web数据挖掘提供好的基础数据。本文基于网页树形结构进行改进,首先对网页进行分块,把每一块存储在树形结构当中,然后通过对所有块进行方差和阈值计算,选择出主题信息。该方法相比传统的基于正则表达式的抽取方法, 具有简单, 实用的特点, 实验结果表明, 该抽取方法准确率达到 96%以上, 有一定的实用价值。  相似文献   
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