陕西理工学院科研基金(SLG0818)
- 作品数：4 被引量：18H指数：3
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- 基于改进PSO的SVM文本分类研究被引量：3
- 2010年
- 提出基于改进PSO优化支持向量机的文本分类方法,首先采用向量空间模型对文本特征进行提取,使用互信息对文本特征进行降维,然后提出改进PSO算法,该算法可实现对SVM参数的精确、稳定、快速优化选择,对支持向量机进行训练,使用训练后的分类器对新的文本进行分类,实验结果表明该方法具有良好的分类性能。
- 拓守恒
- 关键词：支持向量机文本分类向量空间模型
- 基于QPSO训练的SVM核函数集成学习研究被引量：6
- 2010年
- 针对训练子集随机性强、规模大、算法时空复杂度高等问题,提出了基于量子微粒群的支持向量机(QPSO-SVM)核函数集成学习算法。该方法首先采用K-Means算法对训练样本进行聚类分析,然后根据其聚类分布选择少量具有代表性的样本,并通过基于量子行为的粒子群算法来训练单个支持向量机(SVM),最后通过贝叶斯投票方法得到集成的SVM分类学习器。实验表明该方法在非线性高复杂度的数据分类中对分类精度有较大提高。
- 拓守恒
- 关键词：支持向量机量子行为聚类
- 基于Flex与J2EE多层架构的RIA智能网络考试系统的设计与实现被引量：3
- 2010年
- 首先介绍网络应用系统发展的现状,提出采用应用Flex作为表示层实现,应用Hibernate作为持久层实现,并结合Spring技术作为业务层搭建富英特网应用(RIA)系统模型。采用粒子群优化PSO算法组卷,从而设计出了一套多层次、高性能、智能化的网络考试系统。
- 拓守恒
- 关键词：考试系统多层架构
- 基于遗传算法智能组卷的J2EE考试系统的设计与实现被引量：6
- 2010年
- 在分析目前网络考试系统发展现状的基础上,采用遗传算法智能组卷,提出基于F lex与J2EE多层架构的R IA智能网络考试系统的技术解决方案,应用F lex作为表示层实现,H ibernate作为持久层实现,并结合Spring技术作为业务层搭建富英特网应用(R IA)系统模型,从而设计出了一套多层次、高性能、智能化的网络考试系统。
- 拓守恒
- 关键词：遗传算法J2EE考试系统
