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遗传算法在改进文本特征提取方法中的应用被引量：18: 2014年; 【目的】综合分析特征提取方法并对传统特征提取流程和方法进行改进。【方法】利用特征池进行特征词预选,引入遗传算法对候选特征词分组编码并提取最佳特征向量。【结果】改进的文本特征提取方法在使用KNN计算适应度值时效果最佳,而且在特征维数较少时效果更为明显。同时在针对不同特征维数和语料库时,分类准确率更加稳定。【局限】实验语料库质量有待提高;构造特征池时只使用CHI和IG两种特征提取方法;使用分组编码时没考虑词与词之间的语义关系;种群数量和迭代次数受限于计算的复杂性。【结论】加入特征池进行特征预提取能够提高文本分类准确率的稳定性,而加入遗传算法到文本特征提取中可以提高特征提取的效果,遗传算法利用分组编码规则可以减少特征的过拟合现象并提高算法运行速度。; 路永和梁明辉; 关键词：文本分类特征提取遗传算法

基于Multi-agent的农产品物流模型研究: 2014年; 随着高速公路、通信基础设施的建设,农产品物流又出现了新运作模式。基于此,提出了农产品新的流通模式,给出了该模式下基于Multi-agent农产品物流体系结构,分析了典型Agent个体的决策过程。; 陈艳海向郑涛; 关键词：MULTI-AGENT 农产品物流模式

基于无线传感器网络的农业信息采集系统设计被引量：5: 2016年; 设计了一种基于无线传感器网络和智能网关的农业信息采集系统。系统采用PIC18F87K90微控制器作为采集控制中心,结合温湿度、照度、二氧化碳等环境信息采集模块及无线数据收发模块组成整套系统,实现了对农业信息的采集、存储、显示及监测等功能,适用于农田、冷链车和冷库等典型环境。; 陈诚李必军张永博; 关键词：无线传感器网络农业信息数据采集实时监测

文档相似矩阵在提高KNN分类效率中的应用被引量：2: 2014年; 针对传统KNN分类算法在样本数量大、维度高的情况下相似度计算量大的问题,提出了基于相似矩阵的改进KNN分类算法。该算法通过计算样本两两之间的相似度,建立相似矩阵加速KNN算法中寻找K近邻;以搜狗自然语言实验室的文本分类语料库中的新闻文档作为实验对象,采用宏平均F测度值作为分类效果评价标准,用改进KNN方法和传统KNN方法进行对比实验。实验结果表明:通过调节参数,本方法能在不损失精度的情况下减少寻找K近邻时相似度计算的次数。; 路永和何新宇; 关键词：文本分类相似矩阵

基于多尺度熵的交通流复杂性分析被引量：16: 2014年; 交通流演化复杂性的研究有助于深刻理解交通系统的内在演化规律,为交通流的预测和控制提供理论依据.多尺度熵方法在生理时间序列和计算机网络流量的分析中得到了广泛的应用.考虑到交通流中的车辆到达和计算机网络中的分组到达具有类似特性,本文以刹车灯模型的车头时距为分析对象,利用多尺度熵方法来分析交通流演化的复杂性.分析结果表明:1)车头时距的复杂性随着时间尺度的增加而降低,反映了交通流的短时间难预测性;2)当时间尺度较小时,车头时距复杂性在自由流时和同步流时差异不大,但是,随着时间尺度的增加,自由流时车头时距的熵值迅速下降,而同步流时车头时距的熵值下降较慢.这一特性对于识别自由流中是否产生了同步流有非常重要的参考价值.本文的研究可以为揭示交通流演化的复杂性提供新的思路和方法.; 向郑涛陈宇峰李昱瑾熊励; 关键词：交通流车头时距

农产品全供应链多源信息感知技术与产品开发: 2015年; 针对我国当前农产品从“产”到“销”的全供应链存在能耗大、损耗大、质量安全问题突出、智能化信息化程度低等弊端，研发一批农产品供应链信息感知采集和传输、质量安全检控及保质减损等核心技术，研制一批智能配套装备，开发全供应链智能化管理与系统，为规模化农产品现代物流企业和物流基地建设输送关键技术和产品；同时形成一支稳定的物流研发队伍，以提升我国农产品物流的整体水平，促进农业产业的发展。围绕果蔬、水产和肉类等大宗典型鲜活农产品物流全供应链农产品质量变化相关信息的实时感知与采集技术需求，研制集包装标识、交易信息，与温度、湿度、气体等综合信息感知功能的、可预测质量的、可重复使用的、可分拆合并的多样化的智能标签；研究车载微环境无线传感器网络的低功耗最优组网技术、多源信息融合技术，研发用于果蔬肉类农产品微环境监测的多种传感器；研制具有多种通信接口汇聚设备，实现微环境与质量信息可靠及时的跨网传送。; 关键词：农产品物流感知技术供应链多源信息无线传感器网络智能化管理

利用地图栅格化的海量浮动车数据道路匹配快速算法被引量：6: 2014年; 提出了在大城市路网环境下快速确定海量浮动车数据匹配路段的方法。首先构建路网道路缓冲区,再对道路缓冲区地图进行栅格化处理,并构建空间位置与道路ID的索引,然后基于每个浮动车数据中的地理位置信息依据索引找出浮动车数据可能的匹配道路,最后对这些道路进行匹配度计算,确定浮动车数据的匹配道路。实验表明,该方法能显著减少每个浮动车数据需要计算匹配度道路的数量,成倍地提高海量浮动车数据道路匹配算法的效率。; 李宇光李清泉; 关键词：空间索引

改进TF-IDF算法的文本特征项权值计算方法被引量：54: 2013年; 首先,从特征项重要性和类别区分能力的角度出发,通过分析传统的权重函数TF-IDF(termfrequency-inverse document frequency)及其相关改进算法,研究文本分类中向量化时的特征权重计算,构建权重修正函数TW。其次,通过对特征词的卡方分布和TW作对比实验,验证TW能提高类别中专有词汇的权值,降低常见但对分类不重要的特征的权值。最后,将TW与TF-IDF结合作为新的特征权重算法,通过在中文分类语料库上的实际分类实验,与其他权重算法比较,验证此种算法的有效性。; 路永和李焰锋; 关键词：文本分类 TF-IDF

多因素影响的特征选择方法被引量：3: 2013年; 在特征选择过程中,通过特征选择评估函数得到的词的权值大小决定该词是否作为特征词,然而词的权值受多种因素影响,主要因素有词的重要性、特征性和代表性。从以上几个因素出发,构建新的特征选择函数TW,通过对词的卡方分布CHI、信息增益IG和新的特征选择函数TW做对比实验,验证TW能够提高类别中专有词汇的权值,降低常见但对分类不重要的特征的权值;将TW作为新的特征选择算法,通过在中文分类语料库中分别采用KNN、类中心和支持向量机(SVM)三种分类方法进行实际分类实验,并与其他特征选择算法进行比较,验证该特征选择算法的有效性。; 路永和李焰锋; 关键词：文本分类 TF-IDF

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国家高技术研究发展计划(2012AA101701)