陕西省教育厅科研计划项目(2010JK620)
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 相关作者：董丽丽张翔胡云飞魏胜辉高山更多>>
- 相关机构：西安建筑科技大学更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种领域概念非分类关系的获取方法被引量：6
- 2013年
- 领域概念非分类关系的获取是本体学习的一项重要任务,提出了一种基于非监督学习的非分类关系自动获取方法。该方法首先通过关联规则获取特定领域概念对,然后将概念对之间的高频动词作为候选的非分类关系标签,接着利用VF*ICF度量法来确定非分类关系标签,最后通过对数似然比评估方法将得到的非分类关系标签分配给对应的领域概念对。实验结果表明该方法可以有效提高非分类关系抽取的准确率和召回率。
- 董丽丽胡云飞张翔
- 关键词：本体学习非监督学习关联规则非分类关系对数似然比
- 一种面向机械领域文本分类器的设计被引量：2
- 2012年
- 提出了一种面向机械领域的文本分类器.特征选择采用基于文档频率的特征提取法和灰色关联度计算相结合的方法,有效降低了特征维数,削弱了特征词之间的关联,为采用贝叶斯分类创造了条件.分类阶段引进了基于类别区分度的加权因子对朴素贝叶斯分类器进行优化.实验证明,该分类器能够有效地提高机械领域文本分类的召回率和正确率,具有较好的使用效果.
- 董丽丽魏胜辉
- 关键词：灰色关联分析贝叶斯分类器
- 集成学习算法在实体关系抽取中的应用被引量：2
- 2011年
- 针对基于特征向量的实体关系抽取方法中分类算法分类精度的不足,提出了基于集成学习算法的实体关系抽取方法.该方法将实体特征组合并转化为特征向量,使用集成学习中的ADABoost.MH算法来构造实体关系抽取的分类器,弱分类器采用决策树进行构造,通过提高分类效果好的分类器的权重和分类错误样本权重的方式来提高分类的精度,从而实现实体关系类别的识别.该方法在对《人民日报》语料库的测试中,得到了比较好的效果.
- 董丽丽高山张翔
- 关键词：实体关系抽取特征向量ADA
- 遗传算法和人工神经网络在煤矿突水预测中的应用研究
- 为避免神经网络反向传播收敛速度慢、易陷入局部极小值,针对遗传算法具有全局寻优的特点,采用自适应遗传算法与神经网络算法有效结合,建立煤矿突水预测模型,并通过实测数据进行突水预测。实验结果证明了该模型的合理性,两种算法的结合...
- 董丽丽乔育锋郭晓山
- 关键词：神经网络遗传算法煤矿突水
- 文献传递
