王明月
- 作品数：2 被引量：25H指数：2
- 供职机构：东北林业大学信息与计算机工程学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金哈尔滨市科技创新人才研究专项资金黑龙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于DE-ELM的林业信息文本分类算法被引量：5
- 2015年
- 为解决传统林业信息文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出基于差分演化优化极端学习机的林业信息文本分类算法。使用TF-IDF方法计算林业信息文本特征值,对构造的林业信息文本特征矩阵降维,结合差分演化算法对极端学习机算法进行优化,构造分类器进行精准快速的分类。实验结果表明,该算法能有效克服极端学习算法的缺点,具有较好的局部与全局收敛能力,相较BP、SVM算法,该算法有一定竞争力,为林业信息文本的分类研究提供了参考。
- 陈宇王明月许莉薇
- 关键词：文本分类极端学习机TF-IDF
- 一种深度学习的信息文本分类算法被引量：20
- 2017年
- 针对传统文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出了基于深度学习的文本分类算法。深度信念网络具有强大的学习能力,可以从高维的原始特征中提取高度可区分的低维特征,不仅能够更全面的考虑到文本信息量,而且能够进行快速分类。采用TF-IDF方法计算文本特征值,利用深度信念网络构造分类器进行精准分类。实验结果表明,与支持向量机、神经网络和极端学习机等常用分类算法相比,该算法有更高的准确率和实用性,为文本的分类研究开拓了新思路。
- 吕淑宝王明月翟祥陈宇
- 关键词：文本分类分类器
