SVM多分类器协同挖掘局域气象数据

为有效应对频发的局域气象灾害,急需深入研究局域环境下降雨量的气象数据挖掘技术,以提高降雨预测的准确率。提出了一个基于支持向量机的多组合器协同分析方法,构建了一个多组合器协同分析模型,通过用气象数据的实证性分析与实验,实验结果表明：该多组合器协同分析模型具有较高的预测准确性和分类稳定性。     

基于局部敏感哈希的K邻近算法识别垃圾短信

针对目前垃圾短信的识别算法存在的关键字及频次的规则死板,易于被不法分子探测和规避等问题,提出将局部敏感哈希的K邻近算法应用于垃圾短信分类识别;首先定义特征,然后采用局部敏感哈希算法计算向量距离,通过得到的距离衡量矩阵的相似性,量化矩阵相似程度,对本文中提出的优化模型进行实现和训练;基于短信文本内容,运用词频-逆向文本频率算法生成矩阵,利用局部敏感哈希算法求解最相似样本,记录样本类别,将训练结果导入K邻近算法分类器得到最优近邻,在测试集或验证集上对优化模型垃圾短信分类识别准确率进行评测。结果表明,经过K邻近算法分类器后,优化模型垃圾短信分类识别准确率达到98.7%。