云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 李玉雄

李玉雄: 作品数：1被引量：1H指数：1; 导出分析报告; 供职机构：北京工业大学计算机学院更多>>; 发文主题：非凸文本分类词频TFNC更多>>; 发文领域：自动化与计算机技术更多>>; 发文期刊：《计算机工程与应用》更多>>; 所获基金：北京市教委科技发展计划北京市自然科学基金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>

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基于LASVM-NC和TF.RF的文本分类方法被引量：1: 《计算机工程与应用》2014年第10期136-140,265,共6页李玉鑑李玉雄冷强奎; 国家自然科学基金(No.61175004;No.60775010);北京市自然科学基金(No.4112009);北京市教委科技发展项目(No.KZ201210005007);高等学校博士学科点专项科研基金(No.20121103110029); 非凸在线支持向量机(LASVM-NC)具有抗噪能力强和训练速度快的优点,而词频相关频率积(tf.rf)则是一种自适应能力很强、分类性能非常好的文本特征。通过把非凸在线支持向量机和词频相关频率积相结合,提出了一种新的文本分类方法,即LASVM-N...; 关键词：非凸在线支持向量机支持向量机特征项词频相关频率文本分类