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王修君

作品数：2 被引量：18H指数：2
供职机构：中国科学技术大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇信息抽取
  • 1篇学习型
  • 1篇生长型
  • 1篇矢量
  • 1篇矢量量化
  • 1篇数据流
  • 1篇经气
  • 1篇类间距离
  • 1篇互联
  • 1篇互联网
  • 1篇LVQ
  • 1篇抽取

机构

  • 2篇中国科学技术...

作者

  • 2篇王修君
  • 1篇沈鸿

传媒

  • 1篇计算机学报

年份

  • 1篇2011
  • 1篇2007
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
一种基于增量学习型矢量量化的有效文本分类算法被引量：16
2007年
KNN作为一种简单的分类方法在文本分类中有广泛的应用,但存在着计算量大和训练文档分布不均所造成的分类准确率下降等问题.针对这些问题,基于最小化学习误差的增量思想,该文将学习型矢量量化(LVQ)和生长型神经气(GNG)结合起来提出一种新的增量学习型矢量量化方法,并将其应用到文本分类中.文中提出的算法对所有的训练样本有选择性地进行一次训练就可以生成有效的代表样本集,具有较强的学习能力.实验结果表明:这种方法不仅可以降低KNN方法的测试时间,而且可以保持甚至提高分类的准确性.
王修君沈鸿
关键词：类间距离
高效数据流和海量文本处理算法研究
随着网络通信技术的迅速发展，以数据流形式呈现的数据大量涌现在各个信息处理领域。例如无限传感器网络中传回基站的传感数据流，人们浏览网页时产生的网络点击流，还有证券买卖产生的实时交易信息等等。数据流具有数据量大，持续快速产生...
王修君
关键词：数据流互联网信息抽取
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共1页<1>
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