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中文网页文本分类面临着高维的属性空间问题,传统的属性约简方法存在损失有用信息的缺陷,影响了分类结果。提出粗糙集与支持向量机结合的方法,在降低属性空间维数的同时,保持了原有属性集的分类能力。同时实现了用主成分分析,奇异值分解方法降维与支持向量机分类相结合的分类器。结果表明,该方法降维能力最强、分类时间最短、分类效果最佳。 相似文献
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介绍了三种高维属性空间的约简方法:粗糙集,主成份分析,奇异值分解,并通过文本分类的实验对比了三种方法的降维能力。 相似文献
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为了克服目前恶意程序检测存在着在先验知识较少情况下推广能力差的问题,本文提出了对恶意程序检测的粗糙集方法。实验结果表明,在给出有关恶意程序与普通程序的先验知识较少的情况下,仍然具有较好的检测效果。 相似文献
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研究了基于粗糙集理论建立粗糙模糊模型的方法,并使用该模型对入侵检测中的数据进行约简,得到反映正常行为特征轮廓的决策规则。同时给出了相应建立模型的步骤与约简算法。实验结果表明:该方法能有效地用于入侵检测。 相似文献
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设计了一个web文本分类系统,采用了基于统计分析和粗糙集组合的方法进行降维;降维时考虑了属性的位置信息,采用加权方式标注属性的不同重要性,以达到提高分类速度和分类准确度的目的。 相似文献
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