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张成文
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- 所属机构:兰州文理学院
- 所在地区:甘肃省 兰州市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:甘肃省教育厅科研基金
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- 多级中文文本情感分类算法研究
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- 针对文本情感分类准确率不高的问题,提出基于CCA-VSM分类器和KFD的多级文本情感分类方法。采用典型相关性分析对文档的权重特征向量和词性特征向量进行降维,在约简向量集上构建向量空间模型,根据模型之间的差异度设计VSM分类器,筛选出与测试文档差异度较小的R个模型作为核Fisher判别的输入,最终判别出文档的情感观点。实验结果表明:该方法比传统支持向量机有较高的分类准确率和较快的分类速度,权重特征和词性特征对分类准确率的影响较大。
- 邢玉娟李恒杰曹晓丽张成文
- 关键词：文本情感分类核FISHER判别支持向量机向量空间模型
- 基于LBS的定位系统的研究与设计被引量：1
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- LBS的广泛应用带来海量的位置信息数据,如何充分利用这些数据并从中挖掘出隐含其中的知识为决策提供数据支持,已经成为空间数据挖掘技术的重要内容.本文重点研究了空间数据挖掘中的聚类分析算法,以此提出了基于LBS的定位系统.该系统分析了DBSCAN和K-means算法,并提出了一种改进算法,实现异常位置检测.基于上述研究设计实现了基于LBS的定位系统,实现了实时定位查询,时空查询,异常轨迹分析等功能.
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- 基于边缘和直方图的目标检测方法被引量：1
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- 针对复杂背景下目标检测精度低的问题,提出一种利用改进的帧差法对相邻两帧进行边缘帧间差分获得一幅前景图像,将相邻两帧划分为许多大小相同的子区,比较对应子区直方图的相似度,获得另一幅前景图像,对二者的结果进行布尔运算,以得到完整的运动目标的新的检测方法。实验表明,该算法有效提高目标检测的精度。
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- 一种改进的FSVM语音情感识别算法被引量：1
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- 针对语音特征参数对某类情感具有不确定性的问题,提出一种基于典型相关性分析的改进模糊支持向量机算法,应用于语音情感识别。采用典型相关性分析方法对特征向量进行降维,得到样本的约简向量集,在此约简向量集上建立模糊支持向量机模型判定情感类型。仿真实验结果表明,该方法相比于传统支持向量机法和模糊支持向量机法具有较高的识别准确率。
- 邢玉娟李恒杰张成文
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- 改进的牵引移动的蚁群算法在2D HP模型中的应用
- 2015年
- 蛋白质折叠问题就是从氨基酸序列中预测蛋白质的构象,该问题是生物信息学的一个突出问题。主要研究二维HP格点模型,它是用于模拟蛋白质折叠问题的一个具有代表性的简化模型,并且将蚁群算法用于求解该二维HP蛋白质的折叠问题。此外,在局部搜索机制中引入一种改进的牵引移动方法,这是一个提高蛋白质构象的有效方法。实验结果表明,针对较长的氨基酸序列,改进的带牵引移动的蚁群算法(ACO+)比ACO能够获得更低能量的构象,证明了所提出的改进蚁群算法是预测蛋白质结构的有效方法。
- 高翔杨惠张成文
- 关键词：蛋白质折叠蚁群优化
- 非物质文化遗产保护中艺人传承关系图的Delphi实现
- 2008年
- 通过对非物质文化遗产保护中艺人传承关系的研究和分析,提出了艺人传承关系图的Delphi实现方法。
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- 2015年
- 针对新闻评论情感观点判定准确率低的问题,提出基于信息增益特征选择和支持向量机的情感分类方法.该方法首先将评论文本信息数字化为向量空间模型,采用信息增益方法选择文本权重特征向量中分类贡献度高的向量,将其作为支持向量机的输入,用于判定文档的最终观点.实验结果表明,相比于传统机器学习方法该算法具有较高的分类准确率.
- 邢玉娟张成文谭萍曹晓丽
- 关键词：文本情感分类信息增益向量空间模型支持向量机
