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| 改进量子粒子群优化支持向量机的网页分类 | |
| 引用本文： | 朱兴统,左敬龙,张晶华.改进量子粒子群优化支持向量机的网页分类[J].湖南科技大学学报(自然科学版),2012,27(3):81-85. |
| 作者姓名： | 朱兴统 左敬龙 张晶华 |
| 作者单位： | 1. 广东石油化工学院计算机与电子信息学院,广东茂名525000;广东工业大学自动化学院,广东广州510090 2. 广东石油化工学院计算机与电子信息学院,广东茂名,525000 3. 广东工业大学自动化学院,广东广州,510090 |
| 基金项目： | 广东省自然科学基金资助项目(S2011010003667) |
| 摘 要： | 随着海量网页信息的出现,网页分类已经成为数据挖掘领域的一个重要研究方向,网页分类是一种快速有效利用海量网页信息的重要技术.为了克服支持向量机进行网页分类时存在训练收敛较慢和分类精度不高的缺点,将改进的量子粒子群优化算法与支持向量机相结合,提出了一种融合改进量子粒子群算法和支持向量机的网页分类方法.首先引入柯西分布改进量子粒子群优化算法,其次利用改进的量子粒子群算法优化支持向量机的参数选择,然后利用支持向量机进行网页分类.实验结果表明,该方法具有较高的准确率、召回率和F1测试值,网页分类效率也得到了一定程度的提高. |
| 关 键 词： | 量子粒子群算法 支持向量机 网页分类 柯西分布 |
Web classification based on improved quantum-behaved particle swarm optimization and support vector machine |
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| ZHU Xing-tong , ZUO Jing-long , ZHANG Jing-hua.Web classification based on improved quantum-behaved particle swarm optimization and support vector machine[J].Journal of Hunan University of Science & Technology(Natural Science Editon),2012,27(3):81-85. | |
| Authors: | ZHU Xing-tong ZUO Jing-long ZHANG Jing-hua |
| Institution: | 1.College of Computer and Electronics Information,Guangdong University of Petrochemical Technology,Maoming 525000,China; 2.College of Automation,Guangdong University of Technology,Guangzhou 510090,China) |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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