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基于机器学习的车牌识别技术研究 认领
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作者 陈政 李良荣 +1 位作者 李震 顾平 《计算机技术与发展》 2020年第6期13-18,共6页
随着经济的快速发展和城市扩张,交通量逐年增加,交通管理也变得复杂多样。针对隧道环境下高速行驶车辆的车牌识别问题,提出了一种车牌分割和识别的算法。算法分为四个部分:图像预处理,车牌定位,车牌分割和字符识别。采用选择更新法拦截... 随着经济的快速发展和城市扩张,交通量逐年增加,交通管理也变得复杂多样。针对隧道环境下高速行驶车辆的车牌识别问题,提出了一种车牌分割和识别的算法。算法分为四个部分:图像预处理,车牌定位,车牌分割和字符识别。采用选择更新法拦截行车辆视频进行关键帧处理;在车牌定位中选用边缘检测与形态学相结合的算法,以消除噪声干扰,提高定位准确率;又用阈值分割法进行字符分割,以解决投影分割法等传统算法出现的字符黏贴和汉字不连通等问题;再通过HOG算法对分割后的字符图像进行特征提取,基于SVM算法实现字符识别。针对训练模型,则采用PSO算法对SVM分类器的参数设置进行优化,以获得最佳分类精度。利用MATLAB平台对优化后的SVM算法进行检验,通过实验数据说明该方法能够提高字符识别的准确率。 展开更多
关键词 隧道 机器学习 智能交通 车牌识别 SVM MATLAB
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基于STM32的踝关节控制系统 认领
2
作者 刘仁学 牛磊 《信息与电脑》 2020年第6期118-120,共3页
针对目前人体行走步态难以划分的问题,笔者提出并设计一种基于STM32的测控系统,并将系统整体分为三级控制器,分别负责测量、执行命令和生成模型。电机控制参数使用SVM算法对足底压力分类,再使用状态机实现对踝关节的实时控制。该系统以S... 针对目前人体行走步态难以划分的问题,笔者提出并设计一种基于STM32的测控系统,并将系统整体分为三级控制器,分别负责测量、执行命令和生成模型。电机控制参数使用SVM算法对足底压力分类,再使用状态机实现对踝关节的实时控制。该系统以STM32F407为核心,通过FSR测定足底压力,并通过ESP8266模块发送至上位机,再通过上位机的应用程序,实现相应步态的电机控制。 展开更多
关键词 STM32 SVM FSR 物联网
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建筑工程质量组合评价模型的构建与仿真 认领
3
作者 肖光华 王清莲 《宜宾学院学报》 2020年第6期9-13,共5页
为准确、高效、量化评价建筑工程质量,将层次分析法(AHP)和信息熵(Entropy)相结合进行联合赋权,借助支持向量机(SVM)和BP神经网络的拟合算法形成专家决策模型,并将该组合模型应用于实际工作中.仿真结果表明,模型评价指标计算方法合理,... 为准确、高效、量化评价建筑工程质量,将层次分析法(AHP)和信息熵(Entropy)相结合进行联合赋权,借助支持向量机(SVM)和BP神经网络的拟合算法形成专家决策模型,并将该组合模型应用于实际工作中.仿真结果表明,模型评价指标计算方法合理,检验精度较高,对同类建筑工程质量评价具有较好的实用性和有效性. 展开更多
关键词 建筑工程 质量评价 AHP 信息熵 SVM BP神经网络
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一种基于多尺度滑动窗口图像检测行人的新方法 认领
4
作者 郑贤哲 王艳东 刘泽宇 《今日自动化》 2020年第3期103-106,共4页
针对行人检测领域的相关现实问题,传统机器学习算法通常采用对整幅图片以滑动窗口逐步检测的方法解决,这样会因检测非必要背景窗口过多而大大降低计算效率,针对上述问题提出一种基于多尺度滑动窗口图像检测行人的新方法。首先以滑动窗... 针对行人检测领域的相关现实问题,传统机器学习算法通常采用对整幅图片以滑动窗口逐步检测的方法解决,这样会因检测非必要背景窗口过多而大大降低计算效率,针对上述问题提出一种基于多尺度滑动窗口图像检测行人的新方法。首先以滑动窗口遍历图像,对整幅图片进行显著性检测,然后通过二值化处理的方式,将显著性物体分割出来,最后过滤非必要窗口,继而提高检测效率。实验中采用HOG方法提取行人特征,运用线性SVM进行检测,最后验证新方法的有效性。实验中,使用大小为300×451Dpi、261×400Dpi的图像,检测窗口数量分别减少了44.21%、34.96%,检测速率分别提高了9.30%、12.73%。实验结果表明,相比于传统检测方法,新方法提高了检测效率。 展开更多
关键词 HOG特征提取 行人检测 SVM 显著性检验
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基于BoF模型的多特征融合果蔬图像分类方法 认领
5
作者 张泽晨 巨志勇 《电子科技》 2020年第7期41-45,56,共6页
针对传统BoF模型无法有效利用图像颜色及纹理来更好地表述果蔬特征的问题,文中提出了一种在BoF模型中进行多特征融合的果蔬图像分类算法。该算法首先提取并融合图像的颜色矩和SURF特征形成SURFC特征描述子;然后分别对CLBP及SURFC特征进... 针对传统BoF模型无法有效利用图像颜色及纹理来更好地表述果蔬特征的问题,文中提出了一种在BoF模型中进行多特征融合的果蔬图像分类算法。该算法首先提取并融合图像的颜色矩和SURF特征形成SURFC特征描述子;然后分别对CLBP及SURFC特征进行K-均值聚类以生成特征词典,并使用特征词典对所有特征量化编码;最后使用SVM对编码结果进行训练得到分类器并识别。实验结果表明,BoF模型融合颜色和纹理特征后,在果蔬图像分类效果上明显优于单一特征或者其他特征融合的BoF模型,识别率最高可达到94%,更适合果蔬图像分类。 展开更多
关键词 BoF模型 SURF 果蔬识别 特征融合 CLBP SVM
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基于Leap Motion的三维动态手势识别研究 认领
6
作者 严雨灵 陈闵叶 吕亚辉 《智能计算机与应用》 2020年第1期271-273,280共4页
手势识别作为人机交互的重要手段,其识别率的提高是当今重要的研究方向。通过分析当今三维手势识别技术的发展状况,采用Leap Motion设备针对三维动态手势进行数据采集和处理,使用SVM与PNN模式识别算法,分别进行了两类手势区分以及多类... 手势识别作为人机交互的重要手段,其识别率的提高是当今重要的研究方向。通过分析当今三维手势识别技术的发展状况,采用Leap Motion设备针对三维动态手势进行数据采集和处理,使用SVM与PNN模式识别算法,分别进行了两类手势区分以及多类手势区分的仿真实验。结果表明,经过优化的PNN对动态手势均较SVM能达到更高的识别率,且经过PCA处理后运算效率较高。 展开更多
关键词 模式识别 Leap MOTION SVM PNN
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基于波形特征提取和FA-Grid SVM的MVB故障诊断 认领
7
作者 杜晓敏 王立德 +1 位作者 李召召 宋辉 《机车电传动》 北大核心 2020年第2期71-74,80共5页
列车通信网络的故障诊断一直是列车健康管理的难点,文章针对列车MVB(多功能车辆总线)网络,提出了一种基于波形特征提取和联合萤火虫网格寻优支持向量机(FA-Grid Support Vector Machines, FA-Grid SVM)相结合的故障诊断方法。通过提取MV... 列车通信网络的故障诊断一直是列车健康管理的难点,文章针对列车MVB(多功能车辆总线)网络,提出了一种基于波形特征提取和联合萤火虫网格寻优支持向量机(FA-Grid Support Vector Machines, FA-Grid SVM)相结合的故障诊断方法。通过提取MVB总线物理波形的时域特征,作为支持向量机的样本,构建MVB故障数据集;基于SVM较优参数点基本集中于同一区域这一现象,提出FA-Grid两步寻优的参数优化模型。试验结果表明,与传统网格寻优和遗传算法(GA)相比,提出的FA-Grid寻优模型时间复杂度低,分类效率高,能够准确地对MVB故障进行诊断。 展开更多
关键词 MVB网络 故障诊断 波形特征提取 FA-Grid SVM 列车通信
基于VMD-Hilbert倒谱和多重分形特征的电力电缆局放识别 认领
8
作者 邵琪 陈文祥 +1 位作者 姜佳辉 陆志文 《南京工程学院学报:自然科学版》 2020年第1期32-37,共6页
为了实时监测电力电缆局部放电故障的发生以及较好地处理微弱局放信号,本文提出了一种基于VMD-Hilbert倒谱和多重分形特征提取的方法.首先采用VMD分解信号,再经Hilbert变换得到Hilbert谱;然后分别利用Hilbert边迹谱和分形理论提取其倒... 为了实时监测电力电缆局部放电故障的发生以及较好地处理微弱局放信号,本文提出了一种基于VMD-Hilbert倒谱和多重分形特征提取的方法.首先采用VMD分解信号,再经Hilbert变换得到Hilbert谱;然后分别利用Hilbert边迹谱和分形理论提取其倒谱和多重分形维数两种特征,并将其组合成特征向量;最后利用SVM实现故障识别.将本方法与现有方法进行比较,结果证明,本方法的识别率更高,肯定了该方法的可行性. 展开更多
关键词 电力电缆 VMDHilbert倒谱 多重分形 SVM
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专利转让视角下技术转移特征指标体系研究 认领
9
作者 郑思远 王学昭 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2020年第7期94-102,共9页
[目的/意义]构建技术转移特征指标体系,提前识别具有应用潜力的专利,为专利技术转移提供信息支撑,促进技术成果转移转化。[方法/过程]基于专利转让行为的客观事实信息,界定转让和未转让数据集,分析比对两者特征差异,构建技术、法律、市... [目的/意义]构建技术转移特征指标体系,提前识别具有应用潜力的专利,为专利技术转移提供信息支撑,促进技术成果转移转化。[方法/过程]基于专利转让行为的客观事实信息,界定转让和未转让数据集,分析比对两者特征差异,构建技术、法律、市场、主体4个维度的基于专利文献自身的技术转移特征指标体系,并进行指标统计学检验以及实证模型检验。[结果/结论]基于专利文献自身的基础特征指标能够预判技术转移,各指标影响程度相对均衡且不存在主导性指标。实证SVM模型检验该指标体系的预测效度,初步实现能够应用于国家/地区层面、机构层面、专利个体层面的技术转移特征指标体系的构建与检验,该方法具有实用性。 展开更多
关键词 专利转让 技术转移 专利预测 情报分析 SVM
基于Sentinel-1A数据的南京市水体信息提取 认领
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作者 陈媛媛 郑加柱 +2 位作者 魏浩翰 张荣春 房星旭 《地理空间信息》 2020年第9期62-65,I0006,共5页
基于先进的Sentinel-1A SAR数据,对南京地区的水体覆盖信息进行提取,首先对SAR图像进行滤波、辐射校正以及几何校正等预处理;再利用灰度共生矩阵提取影像中的纹理信息,并结合散射强度信息,利用SVM算法进行初分类;然后利用地形信息提取山... 基于先进的Sentinel-1A SAR数据,对南京地区的水体覆盖信息进行提取,首先对SAR图像进行滤波、辐射校正以及几何校正等预处理;再利用灰度共生矩阵提取影像中的纹理信息,并结合散射强度信息,利用SVM算法进行初分类;然后利用地形信息提取山体;最后从初分类结果中剔除山体阴影,得到水体提取结果。通过对比实验发现,该方法可有效去除山体阴影以及淹水期水田的影响,减少对水体信息的混淆,使结果与真实地表更加接近。研究结果能为南京市的水资源管理部门提供相应的理论支撑。 展开更多
关键词 SAR 水体信息提取 纹理特征 DEM SVM
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基于SQL Server的网络舆情监控系统设计 认领
11
作者 郝立华 《电子设计工程》 2020年第7期59-63,共5页
针对我国高职院校校园舆情高效管理的需求,文中设计了面向移动互联网环境的舆情监控系统。系统基于B/S架构,包括舆情采集、舆情智能处理等功能模块。在舆情采集模块中,为满足海量数据的场景需求,使用SQL Server设计系统数据库,存储采集... 针对我国高职院校校园舆情高效管理的需求,文中设计了面向移动互联网环境的舆情监控系统。系统基于B/S架构,包括舆情采集、舆情智能处理等功能模块。在舆情采集模块中,为满足海量数据的场景需求,使用SQL Server设计系统数据库,存储采集的舆情数据,保证系统数据的可靠性;在舆情智能处理模块中,使用SVM算法进行网页文本特征提取,将准确率、召回率和F1指标提升3%以上。系统使用语义分析技术完成舆情的分析,情感倾向判别召回精度可达到89%,提升了高校舆情管理工作的效率,对于校园网络环境的净化具有重要意义。 展开更多
关键词 舆情监控 SQL SERVER SVM 语义分析
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基于RS-PSO-SVM算法的腐蚀管道剩余强度预测技术研究 认领
12
作者 杨旭东 周艳丽 +3 位作者 刘志娟 陆亮 于天齐 刘勇 《石油工程建设》 2020年第3期8-12,共5页
目前,我国大多数油气管道服役时间已超过20 a,受到土壤、大气以及水体等多方面的影响,腐蚀成为危害管道安全、造成管道失效的重要因素。针对单一腐蚀缺陷管道剩余强度样本数据少、公式计算保守性强、有限元分析过于复杂等缺点,将RS、PSO... 目前,我国大多数油气管道服役时间已超过20 a,受到土壤、大气以及水体等多方面的影响,腐蚀成为危害管道安全、造成管道失效的重要因素。针对单一腐蚀缺陷管道剩余强度样本数据少、公式计算保守性强、有限元分析过于复杂等缺点,将RS、PSO和SVM算法模型有机结合,构建了腐蚀管道剩余强度预测模型。通过RS属性约简,有效提取了影响管道剩余强度的关键性指标因素,随后应用改进的PSO算法对SVM的参数进行了寻优,避免了人工试算法造成的误差过大和训练时间过长的缺点,与BP神经网络、RS-WNN算法相比,RS-PSO-SVM算法的保守性和准确性都较为优越,平均绝对百分误差为1.23%,均方根误差为0.17 MPa,模型的鲁棒性和预测性更好,对管道剩余强度的研究具有借鉴意义。 展开更多
关键词 RS PSO SVM 剩余强度
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一种针对小样本的高分辨率遥感影像道路提取方法 认领
13
作者 李朝奎 方军 +3 位作者 吴馁 宋璟毓 周倩 周青蓝 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2020年第4期81-88,共8页
针对高分辨率遥感影像道路提取过程中,深度学习方法较传统提取方法虽可有效地提高地物提取的精度,但需要大量样本训练,消耗较多计算资源,且大量高质量训练样本难以获得等问题,该文提出了一种将支持向量机(SVM)与卷积神经网络(CNN)结合... 针对高分辨率遥感影像道路提取过程中,深度学习方法较传统提取方法虽可有效地提高地物提取的精度,但需要大量样本训练,消耗较多计算资源,且大量高质量训练样本难以获得等问题,该文提出了一种将支持向量机(SVM)与卷积神经网络(CNN)结合的适用于小样本的道路提取混合模型,该模型能够在小样本训练时保证道路提取的精度。采用数据增强、正则化等方法优化训练策略,丰富小样本道路特征库,设计结合SVM的深度卷积神经网络结构来提取道路在影像中的高维特征,降低模型计算量,减少计算时间。以谷歌高分辨率遥感影像作为实验数据,用不同训练样本量来训练模型并验证道路提取的精度;同时,将该文提出的方法与逻辑回归(LR)模型、光谱结合SVM模型以及VGG16深度学习模型进行了道路提取效果的对比分析。结果表明:该文倡导模型方法在小样本情况下可以提取较高精度道路;与其他3种方法比较,该文方法能够快速构建与训练模型,在满足精度要求的同时,极大地提高了高分辨率遥感影像道路提取的效率,为道路数据的快速更新与变化检测提供了新的技术支持。 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 SVM 小样本 高分辨率遥感影像 道路提取
全景影像中道路交通标志的自动识别 认领
14
作者 杨凯 刘如飞 +2 位作者 崔立军 王旻烨 柴永宁 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2020年第4期56-61,共6页
针对全景影像中道路交通标志牌所处环境复杂导致识别不精确的问题,提出一种基于全景影像交通标志牌的自动定位与识别的方法:首先将RGB的全景影像转换到HSV空间,再利用形态学运算得到感兴趣区;然后计算提取候选区HOG(histogram of orient... 针对全景影像中道路交通标志牌所处环境复杂导致识别不精确的问题,提出一种基于全景影像交通标志牌的自动定位与识别的方法:首先将RGB的全景影像转换到HSV空间,再利用形态学运算得到感兴趣区;然后计算提取候选区HOG(histogram of oriented gradients)特征和LBP(local binary pattern)特征,对提取特征进行融合得到HOG-LBP融合特征;最后将融合特征与事先得到的样本集特征比对,匹配最佳模型,输出交通标志牌识别结果。以车载移动测量系统获取的某段道路全景影像为实验数据,验证了该方法的可行性,识别正确率达到了93.27%。 展开更多
关键词 全景影像 交通标志识别 HSV色彩空间 HOG-LBP特征 SVM
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基于嵌入式和机器学习的农用车辆自动驾驶系统 认领
15
作者 梁硕 《农机化研究》 北大核心 2020年第2期256-260,共5页
首先从PCA技术和SVM技术分析了自动驾驶系统路况识别检测原理,然后从训练模块和分类识别模块设计了系统模型和系统功能,最后采用模块化的思想设计了自动驾驶系统硬件平台,并基于QT环境开发搭建了系统上位机,实现了基于嵌入式和机器学习... 首先从PCA技术和SVM技术分析了自动驾驶系统路况识别检测原理,然后从训练模块和分类识别模块设计了系统模型和系统功能,最后采用模块化的思想设计了自动驾驶系统硬件平台,并基于QT环境开发搭建了系统上位机,实现了基于嵌入式和机器学习的农用车辆自动驾驶系统。试验结果表明:系统能够在常规作业中正常进行自动驾驶功能,符合设计要求,证明了系统的可行性、稳定性和有效性。 展开更多
关键词 农用车辆 自动驾驶 嵌入式 机器学习 PCA SVM QT
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声信号的MFDFA和SFLA-SVM算法的往复泵故障诊断 认领
16
作者 裴峻峰 严安 +1 位作者 彭剑 赵钧羡 《机械设计与制造》 北大核心 2020年第4期199-203,207共6页
利用声信号对往复泵进行状态监测,针对往复泵的声信号是具有非平稳性、非线性等复杂特征的信号,采用多重分形去趋势波动分析(MFDFA)计算时间序列声信号的多重分形谱,并提取作为故障特征量。分别用支持向量机(SVM)、遗传算法(GA)改进的SV... 利用声信号对往复泵进行状态监测,针对往复泵的声信号是具有非平稳性、非线性等复杂特征的信号,采用多重分形去趋势波动分析(MFDFA)计算时间序列声信号的多重分形谱,并提取作为故障特征量。分别用支持向量机(SVM)、遗传算法(GA)改进的SVM、混合蛙跳算法(SFLA)改进的SVM进行故障识别。通过实验测取往复泵的原始信息信号并分析,验证了声信号的波动呈现明显的多重分形特性,可以有效区分正常状态与故障状态,对比研究三种识别方法表明了基于混合蛙跳算法优化(SFLA)改进的支持向量机识别效果最好,基于MFDFA和SFLA-SVM相结合的故障诊断方法能准确地提高往复泵泵阀的故障诊断准确率,是往复泵故障诊断方法的一种新的有效方法。 展开更多
关键词 往复泵 声信号 MFDFA 故障诊断 SVM 优化
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基于改进CNN与SVM的手势识别研究 认领
17
作者 孟彩茹 宋京 孙明扬 《现代电子技术》 北大核心 2020年第22期128-131,共4页
手势识别在人机交互中起着重要的作用,然而手势形态和背景的复杂多样性给手势识别过程带来难题。为了降低特征提取的难度和提高识别准确率,设计一种改进卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)模型来对手势进行识别。该模型首先对手势图像... 手势识别在人机交互中起着重要的作用,然而手势形态和背景的复杂多样性给手势识别过程带来难题。为了降低特征提取的难度和提高识别准确率,设计一种改进卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)模型来对手势进行识别。该模型首先对手势图像分割处理和数据增强处理,然后用Inception模块改进后的CNN完成对手势特征的提取,最后通过SVM对不同手势分类识别。实验结果表明,该模型在自建手势数据集下平均识别率为98.13%,在MNIST数据集下平均识别率为98.95%,同一数据集下较传统模型识别率均有提高。 展开更多
关键词 手势识别 CNN SVM 特征提取 图像分割 数据增强
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基于SVM算法的高职贫困生导常行为的研究 认领
18
作者 周静 龙小宏 《数字技术与应用》 2020年第7期103-105,共3页
目前,我国高职院校基本都已经建立了较为全面的贫困大学生资助体系,但是由于学生的贫困生申请信息偏于主观、贫困指标难以量化等因素,使得贫困生认定工作仍然是高职院校资助决策中的难点问题。一般高职院校贫困生评定流程,一是让学生在... 目前,我国高职院校基本都已经建立了较为全面的贫困大学生资助体系,但是由于学生的贫困生申请信息偏于主观、贫困指标难以量化等因素,使得贫困生认定工作仍然是高职院校资助决策中的难点问题。一般高职院校贫困生评定流程,一是让学生在家庭所在地开贫困证明,二是学生在学校填写贫困生申请表,三是由学生所在院系组织评议小组对申请人进行评议。但是,学生向学校提交的家庭贫困证明,往往会出现虚假信息的情况,这就给高职院校资助工作带来了难题。因此,如何在高职院校缺乏学生的真实家庭情况以及助学金的金额有限的背景下,将助学金发放到最需要帮助的学生手上成为亟待解决的问题。本文利用大数据技术,对学生在学校使用一卡通产生的消费、进出图书馆、进出教室寝室等数据进行挖掘与分析,判断高职院校目前采用的贫困生评判规则是否合理,并找出其中“伪贫困生”和真正需要帮助的学生,为高职院校学工部在贫困生资助管理工作中提供参考意见。 展开更多
关键词 贫困生 SVM 异常行为
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基于稀疏建模和SVM的管道缺陷分类方法研究 认领
19
作者 郑林 张红星 句海洋 《信息技术与网络安全》 2020年第10期67-74,共8页
埋地钢质管道缺陷识别及评估是管道检测领域中长期存在的难点之一,而实现对管道缺陷准确分类的前提是管道损伤信号的精准提取,针对埋地管道缺陷信号特征提出一种基于稀疏建模和支持向量机(SVM)的管道缺陷信号提取与识别方法。通过从原... 埋地钢质管道缺陷识别及评估是管道检测领域中长期存在的难点之一,而实现对管道缺陷准确分类的前提是管道损伤信号的精准提取,针对埋地管道缺陷信号特征提出一种基于稀疏建模和支持向量机(SVM)的管道缺陷信号提取与识别方法。通过从原始信号中学习获得字典,将该字典采用正则化正交匹配追踪算法构建缺陷信号稀疏模型,并根据压缩感知理论获得信号的特征向量。进一步,采用多分类SVM将缺陷信号的特征向量与管道实际缺陷类型建立映射关系,并通过遗传粒子群优化算法指导SVM参数选取。结果表明:提出的分类方法可实现对管道缺陷损伤程度的准确划分,该方法已经成功通过实验室验证,并成功应用于华北某油田的工程领域检测。 展开更多
关键词 稀疏建模 SVM 管道缺陷 分类方法
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基于Spark的情感分析集成算法 认领
20
作者 王卫红 金凌剑 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2020年第4期405-410,434,共7页
在使用分布式内存计算的机器学习算法进行情感分析时,其训练效率还亟需提升,同时使用单个机器学习算法的准确率也不是很高,因此提出了一种基于Spark的集成算法来进行情感分析。在进行情感分析过程中通过Spark分布式内存计算,来实现算法... 在使用分布式内存计算的机器学习算法进行情感分析时,其训练效率还亟需提升,同时使用单个机器学习算法的准确率也不是很高,因此提出了一种基于Spark的集成算法来进行情感分析。在进行情感分析过程中通过Spark分布式内存计算,来实现算法的并行操作,有利于机器学习算法处理大数据集。Spark自带的机器学习库,使开发过程变得更加简单和快速。采用改进后的TF-IDF特征提取算法,以AdaBoost算法集成决策树和SVM,降低了单个算法的偶然性,提高了整个结果的准确性。实验结果表明:Spark分布式计算提高了效率,集成算法的情感识别更准确。 展开更多
关键词 情感分析 TF-IDF SPARK ADABOOST 决策树 SVM
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