采用邻域决策分辨率的特征选择算法

针对目前基于粗糙集模型的特征选择算法无法直接应用于数值型数据、必须经过离散化过程而造成决策信息丢失的问题,提出了一种基于邻域决策分辨率的特征选择算法。该算法根据邻域信息粒中决策分布与其分类能力间的关系,提出了邻域决策确定性(Nc)来衡量单个信息粒的决策分辨能力;并根据特征向量空间上所有信息粒所具有的Nc累加值,定义了邻域决策分辨率作为特征子集上决策可分辨性的量度,从而将名义型和数值型数据统一在同一特征选择算法框架下。仿真实验和实际应用的结果表明,该算法性能优于目前主流基于邻域粗糙集的特征选择方法。     

文本分类中特征选择方法的比较和改进

考察了文档频率DF、互信息MI、CHI统计、CC统计四种不同的特征选择方法,并结合K近邻算法进行分类精度上的比较.为消除MI对低频词的倚重,提出一种DF与MI结合的特征评价函数,并验证了这种组合特征选择方法的有效性.     

中文文本分类特征选择的研究

文本分类特征选择是文本自动分类中首先要解决的重要问题。主要介绍了11种文本分类特征选择的方法,并选择其中的4种进行实验分析。实验结果说明：好的特征选择,对于提高文本分类的效率和效果至关重要。     

文本聚类中的特征选择方法

介绍了3种用于文本聚类的特征选择方法：文档频度、单词权、单词熵.用一个中文文本语料库对这3种特征选择方法进行了比较实验,实验结果表明在文本聚类中单词权的特征选择方法具有最好的选择结果.     

文本特征选择方法的改进算法

传统的互信息特征选择方法受边缘概率的影响较大,可能产生稀有词的概率评估分高于常用词的评估分,从而导致倾向于选择低频词条的现象.为此,在分析了几种传统的特征提取方法基础上,通过引入分散度及平均词频两个参数,将互信息方法与特征的词频相关联,从而使互信息的分类更加准确.实验结果表明,该方法使分类效果更好.     

中文文本分类中特征选择方法的比较研究

文本分类的主要任务是在预先给定的类别标记集合下,根据文本内容判定它的类别。特征选择是文本分类中的一个重要环节。本文对文档频率(DF)、信息增益(IG)、互信息(MI)、x2统计量(CHI)四种特征选择方法在中文语料上进行了性能比较。实验结果表明IG方法较其它三种方法有一定的优势。     

基于两种特征贡献度的特征选择

特征选择是提高文本分类性能的一个重要手段.论文首先定义了两种特征贡献度:一个是特征对类间文档分散程度的贡献度,该贡献度越大越好;另一种是特征对类内文档分散程度的贡献度,该贡献度越小越好.然后把这两种特征贡献度有机地结合起来设计了一个新的特征选择方法,该方法能够对所选特征进行综合考虑,从而使获得的特征集具有较好的代表性.仿真实验表明:所提特征选择方法在一定程度上能够提高文本分类性能.     

基于改进K-medoids算法的科技文献特征选择方法

根据科技文献的结构特点搭建了一个四层挖掘模式,并结合K-medoids算法提出了一个特征选择方法.该选择方法首先依据科技文献的结构将其分为4个层次,然后通过K-medoids算法聚类对前3层逐层实现特征词提取,紧接着再使用Aprori算法找出4层的最大频繁项集,并作为4层的特征词集合.同时,由于K-medoids算法的精度受初始中心点影响较大,为了改善该算法在特征选择中的效果,论文又对K-medoids算法的初始中心点选择进行优化.实验结果表明,结合优化K-medoids的四层挖掘模式在科技文献分类方面有较高的准确率.     

一种改进的文本特征选择方法

随着Internet技术的飞速发展,网页上存在着各种各样、类目繁多的信息,因此网页分类技术就显得越来越有意义。本文使用向量空间模型（VSM）来表示网页文本,提出了一种改进X2的文本特征选择方法,最后通过支持向量机方法进行分类。实验结果表明,相对于传统的X2文本分类统计方法,改进后的特征选择方法的分类效果要好于传统的X2统计方法。     

基于信息熵的TFIDF文本分类特征选择算法研究

特征权值的选择是文本分类技术的基础环节.在详细分析文本分类技术特点的基础上,基于信息熵理论建立了TF_IDF的改进算法模型;并根据实际工程数据,验证了算法模型的有效性.理论分析和实例验证表明该算法弥补了传统TFIDF算法没有考虑词条文本类间分布的不足,能更好的体现特征词条的权重,从而能有效提高分类的精确度.     

一种新颖的特征提取方法在文本分类器中的应用

自动文本分类中类别特征提取是文本分类中的关键,传统特征提取算法存在特征提取不够准确,进而导致分类精度不高．为解决此问题,本文提出了一种有效的特征提取方法一基于滑动窗口的特征提取方法,用来构成文本分类的模型,该方法能扩大特征的提取范围．实验表明,改进后的分类模型可以有效地提高文本的分类精度。     

基于论域划分的无监督文本特征选择方法

由于缺乏类信息,使得无监督文本特征选择问题一直未较好地加以解决。为此,对该问题进行了研究并提出了一个基于论域划分的无监督文本特征选择。该方法主要是把论域划分的思想引入到无监督文本特征选择之中,其首先使用一种新型无监督文档进行文本特征初选以过滤低频的噪声词,然后再使用所给的基于论域划分的属性约简进行文本特征优选。实验结果表明这个方法能够克服文本聚类时缺乏类的先验知识的不足,可以较好地解决无监督文本特征选择问题。     

中文文本特征选择中的分词方法研究

针对汉语自动分词后词条的特征信息缺失的问题,本文提出把整个分词过程分解为三个子过程,以词串为分词单位对文本进行分词：首先,采用逆向最大匹配法对文本进行切分;第二,对切分结果进行停用词消除;第三,计算第一次分词得到的词条互信息和相邻共现频次,根据计算结果判定相应的词条组合成词串。实验结果表明,词条组合后的词串的特征信息更丰富,改善了文本特征选择的效果,提高了文本分类性能。     

环氧树脂干式变压器的特点及选型应用

介绍干式变压器的结构技术特征,干式变压器选型注意事项,总结了干式变压器的发展前景。     

用行等和矩阵构造2~n阶全对称雪花幻方

本文利用行等和矩阵的概念，构造２ｎ阶全对称雪花幻方，然后给出此类全对称雪花幻方的三条性质     

用Kronecker积与广义逆矩阵求解矩阵方程

本文研究了两类线性矩阵方程AXB+CYD=E层的求解问题,利用广义逆矩阵,给出了前一类方程有解的充要条件及有解时一般解的显式。以及后一类方程有解的克要条件及有解时一般解的拉直形式。     

用矩阵判断哈密顿图的一个充要条件

给出了一个从图的邻接矩阵来判断有限无向连通图是否是哈密顿图的充分必要条件     

也谈用矩阵判断哈密尔顿图的一个充要条件

指出了文 [1]结论及证明中值得商榷的地方并给予了改进 ,在此基础上得到了几个推论 .     

利用膜粒子群优化和信息熵的医学文本特征选择

针对生物医学文本挖掘中有效特征选择困难的问题,提出了一种新的基于膜粒子群优化和信息熵的文本特征选择方法.该方法以文本信息熵总和为目标函数,以膜系统的层次结构作为框架,以膜系统的消息传递机制作为进化方向,以粒子群优化进化作为进化规则.作为进化规则的粒子群优化算法,分别以局部搜索速率和全局搜索速率搜索得到文本信息熵最大的解,并在不同膜区域之间传递搜索结果,直到膜区域之间的消息传递结束或者达到限定的迭代次数.实验结果表明,利用提出的方法对医学文本特征进行选择后,对其进行分类,能使分类精确度和召回率分别提高2％和3％左右.     

相关矩阵的特征值及特征向量的Excel算法

介绍了应用电子表格Ｅｘｃｅｌ计算相关矩阵特征值和特征向量的方法,为多因素分析提供了一种简便的计算方法．