基于页面模糊聚类的网络广告投放策略

随着网络广告的迅猛发展,其市场竞争也愈发激烈.在网络中实现广告的精准投放,对提高网络广告的回报率具有重要意义.本文提出了广告投放页面特征向量空间和广告投放页面特征向量模型,并基于此模型提出了广告投放页面的模糊向量表示方法,以及广告投放页面模糊向量空间的生成方法.给出了运用广告投放页面模糊聚类方法来实现广告的准确投放.文中采用实验来说明所提方法的计算效率和投放效果.     

基于改进的模糊聚类RBF网络集成的文本分类方法

Web文本分类是数据挖掘研究的一个热点问题.针对文本向量维度过高的特点,提出一种改进的模糊聚类RBF网络集成的文本分类方法,该方法利用模糊C均值聚类算法对文本特征向量进行简化、抽取,引入自适应遗传算法优化RBF神经网络的权值,构建RBF网络集成模型对文本进行分类.实验结果表明,该方法具有更高的分类效率和正确率.     

基于向量空间模型的分层网页分类方法

提出一种基于向量空间模型的多层网页分类方法.该方法用主题词、修正主题词和主题概念从3个层次构建网页表示向量,从而在概念层次上更贴近网页的语义,且向量维数低于传统的特征向量.实验结果表明,该方法降低了分类时的计算量,提高了网页分类速度和分类精度.     

方阵的模糊特征向量

寻求实矩阵的实特征值在模糊向量空间中对应的特征向量.采用嵌入法研究了实矩阵的模糊特征向量的取值问题、模糊特征子空间的封闭结构、不同模糊特征子空间的关系以及模糊特征子空间与实特征子空间的关系.作为模糊特征向量的一个应用给出了模糊线性系统解存在的充分条件.上述结果将实矩阵的特征向量取值范围拓展到模糊向量空间.     

面向元信息分类的支持向量机改进技术

针对传统元信息分类方法的准确率不能满足主动P2P网络监测模型要求的问题,提出了一种基于改进支持向量机算法的元信息分类方法.该方法首先通过在加权最小二乘支持向量机的基础上加入对数据偏斜的处理,解决了元信息分类时关键词特征稀疏和样本高度不均衡问题,在对元信息文件名进行分词时,加入了词条之间的组合关系处理,在进行特征向量表示时,加入了对词条权值和语义属性的处理,最后使用基于粗糙集的属性规约方法进行特征向量选择,有效地降低了特征向量维度.实验结果表明,与传统方法相比,所提方法在进行元信息分类时能够大幅度提高分类准确率,准确率可达到97.8%,完全能够满足主动P2P网络监测模型的要求.     

基于互信息-图注意力网络的大学生综合素质分类模型

为对高校大学生综合素质进行科学有效的分类,提出一种基于互信息-图注意力网络的大学生综合素质分类模型(Mutal＿GAT).首先,对原始数据进行预处理和分析,并通过门控循环单元算法(GRU)获得特征向量矩阵;然后,通过互信息方法提取数据之间的关联信息,并以此形成互信息关联矩阵;最后,通过图注意力网络的多头机制实现分类预测.结果表明,Mutal＿GAT模型在均方误差、准确率和召回率3项指标上均优于未加入互信息的图注意力网络、支持向量机、贝叶斯和随机森林随机梯度决策树分类算法.该模型在高校学生综合素质评定领域中具有良好的应用前景.     

经验模式分解模糊特征提取的支持向量机混合诊断模型

为解决机械故障小样本模式识别问题，有效地提高分类的准确率，提出了一种基于经验模式分解模糊特征提取的支持向量机混合诊断模型．该模型通过对信号进行经验模式分解，提取信号的本征模式分量并转化为模糊特征向量，对机器故障进行诊断，然后将模糊特征向量输入到多分类的支持向量机中，实现了对机器不同故障类型的识别．将该模型应用于汽轮发电机组的3种工作状态的识别中，测试结果表明，同原有的未经过任何特征提取以及经过小波包模糊特征提取的2种多分类支持向量机方法相比，该模型将分类准确率从原有的53．33％和86．67％提高到100％，有效地改善了分类的准确性．同时，该模型还为汽轮发电机组的故障确诊提供了有力依据．     

基于模型匹配的Deep Web数据库分类

提出一种基于模型匹配的深网（Deep Web）在线专业数据库查询接口特征抽取方法, 该方法通过分析网页结构中特征词的深度自动抽取查询接口特征向量, 同时考虑频度和集中度两种因素定义特征词向量空间中的权值, 并在传统向量模型的基础上加入特征词个数作为一个新的分量, 构建一个数据库查询接口, 使用模型匹配的分类方法对其进行分类. 实验验证了该方法的有效性.     

一种基于模糊VSM和神经网络的文本分类方法

针对文本自动分类时可能存在一个文本属于多类的问题,提出了一种基于模糊向量空间模型和神经网络的文本自动分类方法。该方法采用模糊集理论,把特征项在文档中出现的位置作为反映文档主题的重要程度（隶属度）,并在特征提取时充分考虑该位置信息,从而构造出模糊特征向量,使文本分类更接近手工分类方法。建立的网络由输入层、隐含层和输出层组成,其中输入层完成分类样本的输入,隐含层提取输入样本所隐含的模式特征,输出层用于输出分类结果。实验部分以万方数据库中部分文档数据为例验证了该方法的有效性。     

一种模糊概念相似度的计算方法

由于现有的经典本体映射方法以及相似度计算方法无法处理模糊信息,因此它们都无法计算模糊概念之间的相似度.为此,提出了一种新的基于向量空间模型的模糊概念相似度计算方法SimFC-VSM(similarityoffuzzyconceptbasedonvectorspacemodel).SimFC-VSM方法首先利用模糊本体中的模糊关系构建向量空间模型;然后将模糊概念表示成此向量空间模型中的向量;最后通过向量运算的方法来计算模糊概念之间的相似度.因此,所提出的方法SimFC-VSM可以有效地利用向量空间模型来计算模糊概念之间的相似度.     

FCM属性约简方法在汽轮机故障诊断中的应用

文章通过汽轮机故障样本数据的空间分布状态分析,基于模糊c均值(FCM)聚类方法实现故障征兆参数属性的离散化处理;采用粗糙集(RS)属性约简方法对原始特征向量进行优化,去除冗余特征,提取特征向量的本质信息;基于约简后的特征向量建立支持向量机(SVM)故障诊断模型.实验结果表明,该文所提出的方法不仅可以提高故障诊断的准确性...     

使用交叉熵检测和分类网络异常流量

针对准确识别网络攻击行为的问题,提出了一种基于交叉熵的流量异常检测和分类方法.首先使用流头部特征属性和行为特征属性对DoS攻击、端口扫描和网络扫描等3种常见攻击进行描述,并使用交叉熵来度量各属性上流量的分布变化,建立各攻击的行为特征向量,然后使用指数加权滑动平均控制图方法对多种交叉熵指标进行异常检测得到检测异常向量,最后以检测异常向量和各行为特征向量的相似度来判别攻击类型.针对路由器中Netflow流量的实验结果表明,对于强度较小的攻击,相比香农熵度量法,交叉熵度量法的攻击分类正判率和精确率平均提高了13%和15%,正确率提高了13%.     

基于模糊认知图的文本分类模型研究

通过引入模糊认知图进行文本分类模型研究,即在向量空间模型、粗糙集等方法基础上使用模糊认知图进行文本分类,指出这一研究不仅大大约简文本空间向量的冗余属性,降低研究的规模与复杂性,提高工作效率,而且该研究将使文本分类通过迭代计算考虑到各向量间的影响。     

一种采用粗糙集和遗传算法的支持向量机

传统的支持向量机(SVM)已被广泛应用.但在实际应用中,高维的特征向量影响了分类的速度,同时特征的选择影响了的分类的精度.为了提高SVM的分类速度和精度,提出使用粗糙集进行降维,使用遗传算法进行特征选择.将应用了此方法的SVM用于网络入侵检测中,实验表明该方法有效地改善了支持向量机的分类性能.     

基于极限学习机的中医脉象识别方法

针对中医脉象模糊性强、种类繁多、特征复杂的特点,以及传统模糊聚类方法、BP神经网络识别方法的不足,提出了一种基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)的脉象识别方法.该方法通过提取脉象信号的特征向量,然后利用ELM对特征向量进行了训练和分类.实验结果表明,本文所提出的脉象识别方法与传统模糊聚类方法、BP神经网络方法和支持向量机方法相比,识别正确率分别提高21%,9%和5%.这表明所提出的方法对脉象的分类判别能取得良好的效果.     

双车道公路机动车交通行为安全评估模型

为了客观评价双车道公路机动车交通行为安全性,应用神经网络与模糊评判方法,结合空间向量理论,构建了安全评估模型.首先根据国内外机动车交通行为安全性的相关研究成果,选用超速指数、平均车头时距与安全超车视距分别作为自由流超速行为、跟驰行为与超车行为三类机动车交通行为安全性状态判别指标,并提出各指标安全性界定标准.然后利用3层神经网络模型建立了双车道公路运行环境下七个主要指标与机动车交通行为的关系模型,通过部分实测路段数据验证了模型的可靠性;以模糊评判方法为基础,建立了机动车交通行为安全性判别指标的隶属函数,基于评价结果对三类机动车交通行为安全性等级进行了划分;并结合空间向量理论提出综合评价向量以表征机动车交通行为综合安全性.理论分析和实例表明该评估模型可为双车道公路机动车交通行为安全性评估提供一种较为可行的方法.     

基于模糊聚类SVM的混合像元分类方法

针对遥感影像分类过程中混合像元难判别的问题, 提出一种基于Gustafson-Kessel模糊聚类算法的支持向量机（SVM）分类模型. 以Gustafson-Kessel算法优选训练样本方式提高支持向量机的分类性能. 为验证其有效性, 将该模型应用于森林覆盖类别分类, 并与标准支持向量机模型分类结果对比. 实验结果表明, 该方法能提高支持向量机对混合像元划分的精度.     

基于ISA网络的视频人体行为分类识别

采用基于独立子空间分析(ISA)模型与神经网络理论形成的ISA深度网络模型特征提取方法,并结合数据预处理方法、K-means聚类方法以及支持向量机(SVM)分类器等实现对视频人体行为的分类识别.将本研究方法应用到Hollywood2人体行为数据集上进行人体行为识别实验,并与其他常用人体行为特征提取和识别方法进行对比,实验结果验证了本研究方法在人体行为分类识别中的有效性.     

基于模糊模式识别的中文文本分类器的设计与实现

文本自动分类系统是信息处理的重要研究方向，在文献检索、信息过滤和文本管理等领域中有着广泛的应用。介绍了一种基于模糊模式识别以及向量空间模型提取特征向量的中文文本分类器的设计与实现。     

智能N维向量的空间模型

传统向量空间模型在计算复杂度、查询性能、智能性方面存在种种缺陷。在其基础上，提出了智能N维向量空间模型，改进了文档特征向量生成的算法，使用局部统计数据计算特征向量，大大降低了计算复杂度。模型采用用户点击作为反馈，提出了对初始的文档特征向量和用户查询向量进行调整的算法。最后，从理论上对两种模型的性能进行了对比分析。