博士科研启动基金(sybs200712)
- 作品数:3 被引量:7H指数:2
- 相关作者:于红梁晓娜刘溪婧范丽民骆桂爽更多>>
- 相关机构:大连水产学院大连海洋大学更多>>
- 发文基金:博士科研启动基金辽宁省教育厅基金资助项目辽宁省教育厅高等学校科学研究项目更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 基于知识库的渔业领域本体学习算法被引量:2
- 2011年
- 分析了现有本体学习方法的基本思想及其应用于渔业领域本体学习的局限性,结合渔业领域概念的特点,提出了一种基于知识库的渔业领域本体学习算法,给出了算法的详细描述,并用实验验证了算法的性能。结果表明,该算法的召回率较高,但准确率稍低一些。
- 于红刘溪婧
- 关键词:知识库本体学习
- 基于朴素贝叶斯的渔业文本分类器研究被引量:2
- 2010年
- 通过阐述朴素贝叶斯文本分类器的算法原理及其用于建立渔业文本分类器的优点,给出了基于朴素贝叶斯的渔业文本分类器的基本结构,并用实验验证了该结构的性能。结果表明,基于渔业词库的朴素贝叶斯渔业文本分类器具有比普通文本分类器更好的性能。
- 邵乐于红刘溪婧綦孝姬梁晓娜
- 关键词:渔业文本分类器朴素贝叶斯
- 改进词频分类器集成的文本分类算法被引量:3
- 2010年
- 互联网容纳了海量的文本信息,文本分类系统能够在给定的类别下,自动将文本分门别类,更好地帮助人们挖掘有用信息.介绍了基于词频分类器集成文本分类算法.该算法计算代价小,分类召回率高,但准确率较低,分析了导致准确率低的原因,在此基础上提出了基于改进词频分类器集成的文本分类算法,改进后的算法在文本权重更新方面做了参数调整,使得算法的准确率有显著提高,最后用实验验证了改进后算法的性能.实验结果表明,基于改进词频分类器集成的文本分类算法不仅提高了分类的准确性,而且表现出较好的稳定性.
- 梁晓娜于红范丽民骆桂爽
- 关键词:文本分类ADABOOST