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基于KSVM的网络评论情感分类研究 被引量：1
1
作者 张素智 孙培锋 《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》 CAS 2011年第3期1-4,共4页
结合机器学习方法中的SVM算法和KNN算法各自的优势,提出一种KSVM分类算法,采用具有语义倾向的词并综合其词性作为特征项,将一些网络评论进行情感分类,以判断一篇评论是正面还是反面.实验表明,运用该算法对网上的一些评论进行分类,可以... 结合机器学习方法中的SVM算法和KNN算法各自的优势,提出一种KSVM分类算法,采用具有语义倾向的词并综合其词性作为特征项,将一些网络评论进行情感分类,以判断一篇评论是正面还是反面.实验表明,运用该算法对网上的一些评论进行分类,可以达到较高的准确率. 展开更多
关键词 语义倾向度 情感文本分类 情感特征选择 ksvm
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我国区域城市招投标领域企业信用价值研究——基于KSVM研究方法 被引量：2
2
作者 孔杏 楼裕胜 《经济与管理》 CSSCI 2021年第6期70-77,共8页
运用KSVM模型对江苏、浙江两地12城市285家招投标企业2019年的调查数据进行实证分析,通过构建企业信用价值指标体系对企业信用价值中的诚信行为和信用能力一致性问题进行研究。结果显示:所调查企业诚信行为和信用能力一致性达到81.05%,... 运用KSVM模型对江苏、浙江两地12城市285家招投标企业2019年的调查数据进行实证分析,通过构建企业信用价值指标体系对企业信用价值中的诚信行为和信用能力一致性问题进行研究。结果显示:所调查企业诚信行为和信用能力一致性达到81.05%,即诚信行为优秀的企业信用能力也较强,两者的匹配性较高,KSVM模型对企业信用价值分析具有有效性。政府应加快推进公共信息资源向社会开放,提升公共信息的准确率和覆盖率,并在各重点领域应加强对企业各方面信息的识别。 展开更多
关键词 信用价值 诚信行为 信用能力 ksvm
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基于KSVM决策树法的人脸检测与定位 被引量：1
3
作者 盛杰成 阮秋琦 《北京电子科技学院学报》 2006年第2期1-9,共9页
传统的SVM直接在线性条件下训练SVM分类器完成人脸与非人脸的分类,分类器训练困难,计算量大且速度慢。为构造一个复杂背景下人脸检测与定位的新方法,本文用核函数把SVM推广到非线性SVM,再与二叉树相结合,可以解决多类识别问题,此即KSVM... 传统的SVM直接在线性条件下训练SVM分类器完成人脸与非人脸的分类,分类器训练困难,计算量大且速度慢。为构造一个复杂背景下人脸检测与定位的新方法,本文用核函数把SVM推广到非线性SVM,再与二叉树相结合,可以解决多类识别问题,此即KSVM决策树人脸检测方法。在此基础上,人脸面部特征被进一步确认。本文提出了改进的四边界Prewitt边缘算子提取人眼,进而定位五官。实验结果表明该方法检测率较高,虚警率较低,定位准确。 展开更多
关键词 支持向量机 人脸检测 人脸面部特征 非线性 ksvm决策树 四边界Prewitt边缘算子
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基于全卷积神经网络的MR脑肿瘤图像分割方法
4
作者 杨志成 梁霄 《计算机应用文摘》 2024年第8期102-104,107,共4页
MR脑肿瘤图像为临床提供了丰富的信息诊断和生物医学研究资料,通过算法实现MR脑肿瘤图像的自动准确分类对医学分析和解释至关重要。文章提出了一种全新的方法,以判断用户给定的MR脑肿瘤图像是否正常。首先,利用小波变换对图像进行特征提... MR脑肿瘤图像为临床提供了丰富的信息诊断和生物医学研究资料,通过算法实现MR脑肿瘤图像的自动准确分类对医学分析和解释至关重要。文章提出了一种全新的方法,以判断用户给定的MR脑肿瘤图像是否正常。首先,利用小波变换对图像进行特征提取,然后通过主成分分析(PCA)降低特征向量维数,得到新的MR脑肿瘤图像并将其提交至不同核的支持向量机(KSVM)以对比其分类结果和精确度,最终确立分类效果最佳的最优模型。该方法可在一定程度上为病情诊断提供参考,从而提高诊断精确率并促进相关治疗的开展,进而保障患者的生命健康。 展开更多
关键词 机器学习 脑肿瘤图像分割 主成分分析 支持向量机
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基于EMD分解和广义相位排列熵的相近金属材料分类 被引量：3
5
作者 马明明 张小凤 +1 位作者 贺升平 贺西平 《陕西师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期112-118,共7页
为辨识性质相近且种类不同的金属材料,提出了一种基于EMD分解和广义相位排列熵的算法。该算法首先利用经验模态分解方法对原始信号从高频到低频进行分解,之后计算分解后信号的广义相位排列熵,根据信号不同分量的广义相位排列熵值,选取... 为辨识性质相近且种类不同的金属材料,提出了一种基于EMD分解和广义相位排列熵的算法。该算法首先利用经验模态分解方法对原始信号从高频到低频进行分解,之后计算分解后信号的广义相位排列熵,根据信号不同分量的广义相位排列熵值,选取差异显著的信号分量的广义相位排列熵作为特征量,采用KSVM(KNN-SVM)算法,实现对金属材料的分类。通过实验采集性质相近的40个金属材料的超声回波信号,利用提出的算法提取回波信号特征,结合KSVM分类器进行分类。结果表明:金属材料IMF1分量的广义相位排列熵差异最显著,以此作为对40个金属材料超声回波信号的特征进行分类,分类效果稳定且准确率高于96.3%。 展开更多
关键词 广义相位排列熵 EMD 超声回波信号 IMF分量 ksvm 金属材料
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图像分类算法在酒花图像分类中的研究 被引量：2
6
作者 潘斌 陈圩钦 姚娅川 《自动化与仪器仪表》 2021年第2期186-191,共6页
"摘酒"是白酒生产的重要工艺环节,现有的摘酒方法依然沿用传统的人工操作模式。摘酒工需要熟知不同酒花的特点和其对应的酒精度范围,对白酒进行分类,"看花摘酒"完全依赖摘酒工的个人经验,且容易出现人为误差等,造... "摘酒"是白酒生产的重要工艺环节,现有的摘酒方法依然沿用传统的人工操作模式。摘酒工需要熟知不同酒花的特点和其对应的酒精度范围,对白酒进行分类,"看花摘酒"完全依赖摘酒工的个人经验,且容易出现人为误差等,造成产品质量不稳定。为了改善这一现状,提出采用机器视觉代替人眼的思想对不同特点的酒花进行分类。首先采用图像处理技术对原始图像进行图像滤波,hog特征提取,然后对不同类别的酒花选取适当的样本作为分类的参考,运用核支持向量机(KSVM)对数据进行分类实验,对白酒酒花的分类结果达到90%。为进一步实现自动化摘酒提供理论支持。 展开更多
关键词 摘酒 图像处理 HOG特征提取 ksvm
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基于超参数优化的TransCNN眼底图像分类算法
7
作者 王小芳 余柯欣 +3 位作者 王张怡 王剑华 王静 穆楠 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2023年第6期672-682,共11页
针对深度学习模型参数多、随机、训练时间长,眼底图像病变处交织重叠、数据集样本不均等问题,提出基于超参数优化的TransCNN(Deho-TransCNN)眼底图像分类算法。该算法以TransCNN网络模型为基础,利用差分进化算法分别对模型网络权重进行... 针对深度学习模型参数多、随机、训练时间长,眼底图像病变处交织重叠、数据集样本不均等问题,提出基于超参数优化的TransCNN(Deho-TransCNN)眼底图像分类算法。该算法以TransCNN网络模型为基础,利用差分进化算法分别对模型网络权重进行初始化寻优和对模型进行超参数组合实现参数自适应优化;最后利用MEB-KSVM对眼底病变图像进行多分类。实验结果表明,改进算法的准确率、敏感性、特异性以及AUC值最优,分别为0.947、0.926、0.937、0.945,与文中9种传统算法比较,分别平均提升5.6%、6.4%、5.1%、7.9%;改进算法检测时间最低,与最佳算法改进CNN相比,平均检测时间降低158.3%。改进算法在一定程度上提升图像多分类效果,降低图像检测时间,对图像多分类处理有一定泛化能力。 展开更多
关键词 眼底图像 差分进化算法 TransCNN 超参数优化 MEB-ksvm
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基于机器学习的地铁盾构隧道长期沉降预测 被引量：8
8
作者 张研沁 狄宏规 徐永刚 《都市快轨交通》 北大核心 2022年第3期89-94,共6页
采用机器学习方法,建立一个基于先期区域地质信息及隧道沉降学习资料的盾构隧道长期沉降预测模型,并以南京地铁2号线盾构隧道为例进行算例分析。结果表明:该沉降预测模型能够筛选主要影响因素,并且能够寻找最佳监督学习算法和最优参数;... 采用机器学习方法,建立一个基于先期区域地质信息及隧道沉降学习资料的盾构隧道长期沉降预测模型,并以南京地铁2号线盾构隧道为例进行算例分析。结果表明:该沉降预测模型能够筛选主要影响因素,并且能够寻找最佳监督学习算法和最优参数;在不同监督学习算法中,核支持向量机算法与人工神经网络算法都能使模型达到较高的精度,然而对其参数的依赖性很高,需要细致的调参才能提高预测精度;以人工神经网络算法作为监督学习算法,经调参后,沉降预测模型的最终预测准确度可达0.86,10倍交叉验证平均准确度为0.82。 展开更多
关键词 地铁 盾构隧道 机器学习 沉降预测 核支持向量机 人工神经网络
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