一种快速的支持向量机多类分类算法

提出了一种快速的支持向量机多类分类算法.首先用每类训练样本的样本数作为权值构造最优二叉树,然后对每个非叶子结点训练两类分类器.分类时,从二叉树根结点开始逐层向下分类,直到某一叶子结点,该结点对应的类别即为待分类样本的类别.在Reuters 21578标准数据集上进行的分类实验表明,该算法具有较好的性能,在一定程度上克服了现有的支持向量机多类分类算法分类速度较慢的缺点,尤其在类别数较多、各类样本规模相同的情况下,采用该算法能够较大幅度地提高分类速度.     

随机交叉全局和声搜索算法

针对和声搜索算法易陷入局部最优的不足,提出了一种随机交叉全局和声搜索（RCGHS）算法。通过最差和声向最优和声学习提高算法的全局搜索性能,引入其他和声向最优和声学习的交互策略提高算法的局部搜索性能。将两种学习策略随机交叉动态产生新和声,平衡算法的全局搜索和局部搜索性能。在和声记忆库更新阶段,利用即兴创作产生的和声向量与随机反向学习产生的和声向量中较优的个体更新和声记忆库。将RCGHS算法与目前文献中较优的几种改进HS算法、ABC算法、PSO算法和GWO算法进行性能测试,测试结果表明RCGHS算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度。     

基于超椭球支持向量机的兼类文本分类算法

提出一种基于超椭球支持向量机的多类文本分类算法。对每一类样本,利用超椭球支持向量机方法在特征空间求得一个超椭球,使其包含该类尽可能多的样本,同时将噪音点排除在外。分类时,利用待分类样本映射到每个超椭球球心的马氏距离确定其类别。在标准数据集Reuters 21578上的实验结果表明,该算法有效地提高了分类精度。     

垃圾邮件过滤中信息增益的改进研究

针对垃圾邮件过滤中的特征项选择问题,提出了一种改进的信息增益方法。首先利用特征词的先验概率定义增益比,然后利用增益比对特征词为整个分类所提供的信息量进行放大或弱化,从而对特征词的类别条件熵计算作了改进,采用极大后验假设朴素贝叶斯决策方法在英文语料库上进行实验,通过召回率、正确率、精确率和错误率对算法进行评价分析。实验结果表明,改进后的算法提高了过滤器的分类精度,降低了过滤器对合法邮件的误判给用户带来的损失。     

基于支持向量机的网页多类分类技术

基于支持向量机的网页分类技术是数据挖掘中一个研究热点领域．支持向量机是一种高效的分类识别方法，在解决高维模式识别问题中表现出许多特有的优势．但支持向量机本身是一个两类问题的判别方法。不能直接应用于多类问题．总结了当前常用的几种支持向量机多类分类算法。分别从训练速度、测试速度、分类精度三方面对这些分类方法进行了讨论，并给出了进一步的研究方向．     

一种新的兼类样本类增量学习算法

提出了一种基于超椭球的兼类样本类增量学习算法。对兼有同一类别的样本,在特征空间构建一个能包围该类尽可能多样本的最小超椭球,使各类样本之间通过超椭球球面分开。增量学习过程中,对新增样本中的每一新类别构建超椭球,对新增样本中的各历史类别重新构建超椭球,使得算法在很小的空间代价下实现了兼类样本类增量学习,同时保留了与新增样本类别无关的历史类训练结果。分类过程中,根据待分类样本是否在超椭球内或隶属度来确定其所属类别。实验结果表明,该算法较超球方法具有较快的分类速度和较高的分类精度。     

多主题文本分类的实现算法

针对一个文本具有多主题属性,提出一种基于模糊支持向量机的多主题文本分类算法。用1-a-r方法训练子分类器,计算待分类文本到每个超平面的距离,依据距离得到隶属度向量,根据隶属度向量判定该文本所属的主题。实验结果表明,该算法在保证单主题文本分类精度的前提下,实现了多主题文本分类,并且有较好的准确率、召回率和F1值。     

基于超球支持向量机的兼类文本分类算法研究

针对兼类文本,提出了一种分类算法。对属于同一类别的文本,利用超球支持向量机在特征空间中求得一个能包围该类尽可能多文本的最小超球,使各类文本之间通过超球分隔开,达到分类效果。对待分类文本,计算它到各超球球心的距离,根据距离判定该文本所属的类别。实验结果证明,该算法不仅具有较快的分类速度,而且具有较高的分类精度。     

一种基于二叉树的数学公式抄袭检测算法

提出了一种基于二叉树的LaTeX格式数学公式抄袭检测算法。在待检测文档中提取数学公式,根据数学公式的LaTeX格式生成其二叉树表示,对树形结构作归一化处理得到结构码;在公式检测库中查找文件名为该结构码的数据表,若该数据表存在,则在数据表中查找与二叉树根结点公式元素和变量名归一化的先序遍历序列都相同的记录;根据查找结果确定数学公式是否为抄袭。实验结果表明,该算法准确地实现了数学公式的抄袭检测,是一种较实用的算法。     

支持向量机在科技论文综合评议中的应用研究

针对科技论文评审的现状和存在的问题,建立了一套比较科学全面的科技论文评议指标体系,在介绍支持向量机基本原理和实现算法的基础上,探讨了支持向量机方法在科技论文综合评议中的应用。实验结果表明该方法速度快、泛化能力强,可以提高科技论文综合评议的科学性。