国家社会科学基金(06BYY047)
- 作品数：5 被引量：11H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多角度的特征提取方法被引量：1
- 2010年
- 以单个词语作为文本分类特征的传统方法会丢失词语的语义信息和必要的词语关系信息.在充分考虑词语的词频、语义信息和主要词语间依赖关系的基础上,提出了融合的多角度的特征提取方法.该方法利用词频和停用词表进行特征词的静态选择,基于知网利用语义信息进一步精简特征词,融入共现词组体现词语搭配关系并提高重要词语的分类作用.基于VSM的文本分类实验证明,该特征提取方法全面可行且能有效提升分类效果.
- 方莹
- 关键词：文本分类特征提取句法分析
- 云模型在学生体质状况分析中的应用被引量：1
- 2010年
- 传统的基于《国家学生体质健康标准》的体质评价方法以固定分值和等级反映学生体质健康状况,便于大范围数据比较,但类别划分过于死板。云模型用期望值、熵和超熵三个数值来表征定性概念的模糊性和随机性,便于揭示不确定性的普遍规律。用正态云进行的学生体质状况分析具有方法直观、使用灵活、易于揭示小范围数据的突出特点等优点,是一种有效的抽样数据分析方法。
- 方莹
- 关键词：云模型体质正态云
- 基于粗糙集和BP神经网络的空气质量评价方法被引量：4
- 2010年
- 基于粗糙集理论,提出了空气质量评价参数的选取算法,在不降低有效分类信息的前提下对监测数据经过约简并作为BP神经网络的输入数据,简化了网络结构,提高了训练速度和测试精度.基于BP神经网络的空气质量评价方法能有效融合多种监测数据,系统通用性强.实验表明,基于粗糙集和BP神经网络的空气质量评价方法是可行有效的.
- 方莹
- 关键词：粗糙集BP神经网络属性约简
- 基于改进的Nave Bayes和BP神经网络的垃圾邮件过滤被引量：1
- 2011年
- 不同用户对垃圾邮件的判定有所差别,考虑到同一用户的自认垃圾邮件相似度较大,提出对特定用户进行针对性的垃圾邮件过滤方法.系统除重点利用邮件正文信息外,还尝试加入发件人、群发信息和主题相关度信息,改进朴素贝叶斯公式用于邮件正文的概率计算,基于BP神经网络构造垃圾邮件判别系统.实验表明,改进的朴素贝叶斯公式用于本文的系统是可行的,基于BP神经网络的垃圾邮件过滤系统能有效综合以上四项数值进行全局判别,进而对特定用户的邮件产生不错的过滤效果.
- 方莹
- 关键词：垃圾邮件朴素贝叶斯BP神经网络
- 基于模糊BP神经网络的抑郁症分诊系统被引量：4
- 2010年
- 基于模糊逻辑和BP神经网络相结合的方式,提出了一种抑郁症的早期自动诊断方法,研究了抑郁症的分诊指标和分级标准的确定和模糊处理方法,把模糊量化的数据作为BP神经网络的输入,构建了合适的3层BP神经网络。仿真结果显示,综合运用模糊算法和BP神经网络的方法能达到优势互补的效果,构建的模糊神经网络用于抑郁症的诊断是可行的。
- 方莹
- 关键词：模糊逻辑BP神经网络抑郁症
