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1.
基于模型似然的超1-依赖贝叶斯分类器集成方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
平均1-依赖贝叶斯分类器(AODE)是一种重要的贝叶斯学习方法,但由于其平等看待各个超1-依赖贝叶斯分类器输出,可能对最终结果造成不好影响.本文将每个超1-依赖贝叶斯分类器看作一个产生式模型,并通过模型似然度量超1-依赖贝叶斯分类器的性能,进而提出基于模型似然的超1-依赖贝叶斯分类器集成方法(LODE).与AODE相比,LODE仅增加较少计算量却显著提高分类性能.  相似文献   
2.
朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但是其属性独立性假设限制了对实际数据的应用。文章提出一种新的算法,该算法为避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响,在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集,以这些子集构建相应的朴素贝叶斯分类器,采用模拟退火遗传算法进行优选。实验表明,与传统的朴素贝叶斯方法相比,该方法具有更好的性能。  相似文献   
3.
周冠玮  程娟  平西建 《计算机工程》2007,33(15):199-201
如何利用邮件的正文与附件信息有效地实现其分类,是现在邮件处理领域一个重要的课题。该文从商业应用角度提出了一种基于图像信息度量与关键词的邮件智能过滤与分发方法,通过基于朴素贝叶斯分类器的邮件关键词信息处理,及附件图像信息的基于归一化PIM文本图像检测理论的分析,能够综合运用邮件正文、地址等文本信息与附件图像信息作为分类的评价参数,有效地实现了邮件的智能分类。  相似文献   
4.
移动环境下的垃圾短信过滤系统的研究   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
邓维维  彭宏 《计算机应用》2007,27(1):221-224
提出了一种分布式的垃圾短信过滤系统,它适合于移动网络,具有自学习能力,能够及时发现垃圾信息源,有效的过滤垃圾短信。在传统以词为属性的贝叶斯过滤算法的基础上,加入了规则和长度信息,利用互信息减小单词属性的个数。实验表明,它在短信过滤方面具有空间占用小和性能更好的特点,适合在移动电话上使用。同时还提出了一种垃圾短信发送者的可能性排名的方法。  相似文献   
5.
基于结构特征的nBayes双层过滤模型   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
王斌  许洪波  王申 《计算机应用》2006,26(1):191-0194
由于算法的简单和效果的出色,Nave Bayes被广泛地应用到了垃圾邮件过滤当中。通过理论与实验分析发现,结构差异较大的邮件集特征分布差异也较大,这种特征分布差异影响到了Nave Bayes算法的效果。在此基础上,论文提出了一种基于结构特征的双层过滤模型,对不同结构的邮件使用不同的Nave Bayes分类器分开训练和学习。实验分析表明,Nave Bayes使用该模型之后效果有明显的提高,已经与SVM非常接近。  相似文献   
6.
基于最小类差异的无关信息预处理算法   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
陈治平  林亚平  彭雅  王雷  童调生 《电子学报》2003,31(11):1750-1753
 为了降低无关信息对文本分类精度的影响,提出了基于最小类差异的预处理算法.算法通过分析文本特征在类中的分布情况,将特征划分为三种类型,按照特征在各类间的分布差异,保留对分类有作用的单类特征与多类特征,而将类分布差异较小的一般特征进行过滤.实验结果表明,采用新算法进行分类预处理所得到的分类精度明显优于信息增益、互信息量等预处理算法.  相似文献   
7.
为了在浩如烟海的Web信息中更快地找到用户关心的信息,提出了一种主题爬行方法——MatchLink,它通过文档向量模型来评估网页链接的主题相关度,通过朴素贝叶斯算法和多层分类的方法计算链接所在网页的主题相关度,并根据这2个相关度优先下载主题相关的页面,实验表明其结果好于BestFirst和BreadthFirst。  相似文献   
8.
基于条件信息熵的自主式朴素贝叶斯分类算法   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
朴素贝叶斯是一种简单而高效的分类算法,但其条件独立性和属性重要性相等的假设并不符合客观实际,这在某种程度上影响了它的分类性能。如何去除这种先验假设,根据数据本身的特点实现知识自主学习是机器学习中的一个难题。根据Rough Set的相关理论,提出了基于条件信息熵的自主式朴素贝叶斯分类方法,该方法结合了选择朴素贝叶斯和加权朴素贝叶斯的优点。通过在UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性。  相似文献   
9.
基于类别的特征选择算法的文本分类系统   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
蒋伟贞  陶宏才 《计算机应用》2005,25(11):2658-2660
目前的索引词选择算法大多是基于词频的,没有利用训练样本中的类别信息,为此提出了一种新的基于类别的特征选择算法。该算法根据某个词是否存在于文档中导致该类文档相似度的区别,来确定该词区分不同文档的分辨力,以此分辨力作为选取关键词的重要度。以该算法为基础,设计了一个英文文本自动分类系统,并对该系统进行了测试和结果分析。  相似文献   
10.
VRE中基于内容过滤的论文推荐算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对虚拟研究环境中的重要资源论文,提出了基于内容过滤的推荐算法,即根据研究者兴趣实现个性化服务,推荐所需论文.该算法采用矢量空间模型作为用户兴趣和资源描述模型,使用余弦相似度计算资源推荐度;基于效率考虑,利用朴素贝叶斯分类算法减小搜索空间.实验表明,推荐效果和效率得到了明显改善.  相似文献   
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