导读:本文包含了兼类分类论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:超椭球支持向量机,兼类分类,马氏距离
兼类分类论文文献综述
秦玉平,王祎,伦淑娴,王秀坤[1]（2013）在《基于超椭球支持向量机的兼类文本分类算法》一文中研究指出提出一种基于超椭球支持向量机的多类文本分类算法。对每一类样本,利用超椭球支持向量机方法在特征空间求得一个超椭球,使其包含该类尽可能多的样本,同时将噪音点排除在外。分类时,利用待分类样本映射到每个超椭球球心的马氏距离确定其类别。在标准数据集Reuters 21578上的实验结果表明,该算法有效地提高了分类精度。(本文来源于《计算机科学》期刊2013年S2期）
秦玉平,陈一荻,王春立,王秀坤[2]（2011）在《一种新的兼类文本分类方法》一文中研究指出提出了一种基于超椭球的兼类文本分类算法。对每一类样本,在特征空间求得一个包围该类样本的最小超椭球,使得各类样本之间通过超椭球隔开。对待分类样本,通过判断其是否在超椭球内确定其类别。若没有超椭球包围待分类样本,则通过隶属度确定其所属类别。在标准数据集Reuters 21578上的实验结果表明,该方法较超球方法提高了分类精度和分类速度。(本文来源于《计算机科学》期刊2011年11期）
张一哲,曲维光,刘金克,孙玉霞[3]（2010）在《基于分类器集成的兼类词消歧研究》一文中研究指出兼类词词性消歧是中文词性标注的难点之一.本文集成了支持向量机、条件随机场、最大熵等3种分类模型,对兼类词词性消歧进行研究.以1998年1月份已标注《人民日报》为实验语料,对410个常见的兼类词进行开放测试,平均精度达到89.69%,取得了较好的效果.(本文来源于《南京师大学报(自然科学版)》期刊2010年04期）
蔡巍,王英林,尹中航[4]（2009）在《基于主题提取与兼类噪声消除新方法的自动分类系统》一文中研究指出本文作者在长期研究、开发文本自动分类系统的基础上,提出了一个新的使用混合分类算法的分类器框架。针对网上新闻特点,作为"词典+匹配"方法的补充,提出了利用串匹配无词典新闻主题提取方法;降噪一直是困扰自动分类精度提高的难点之一,在开发过程中发现了兼类噪声,提出了一种借助于统计特性修正概念类频来降噪的方法。综合上述方法开发了一个网上新闻自动分类系统,使用中国资讯行网上新闻语料10万篇进行测试,分类结果很好,接近实用水平。(本文来源于《情报科学》期刊2009年10期）
耿姝,秦玉平[5]（2008）在《结合SVM与Bayesian为不带类别标记的兼类文本分类》一文中研究指出针对兼类文本分类的问题,本文提出了一个对不带任何类别标记的文本进行准确分类的方法。首先利用SVM的1-a-1兼类文本分类算法为不带类别标记的文本进行初始分类,不能准确分类的处于类属模糊区的文本让训练好的NBC分类器再分类。实验结果表明,可得到较准确的分类结果。(本文来源于《科技信息(科学教研)》期刊2008年21期）
秦玉平,王秀坤,李祥纳,王春立[6]（2008）在《基于超球支持向量机的兼类文本分类算法研究》一文中研究指出针对兼类文本,提出了一种分类算法。对属于同一类别的文本,利用超球支持向量机在特征空间中求得一个能包围该类尽可能多文本的最小超球,使各类文本之间通过超球分隔开,达到分类效果。对待分类文本,计算它到各超球球心的距离,根据距离判定该文本所属的类别。实验结果证明,该算法不仅具有较快的分类速度,而且具有较高的分类精度。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2008年19期）
秦玉平,艾青,王秀坤,李祥纳,刘卫江[7]（2008）在《基于支持向量机的兼类文本分类算法研究》一文中研究指出针对兼类文本,提出了两种基于支持向量的分类算法。一种是采用1-a-1方法训练子分类器,通过子分类器得到待分类样本的隶属度矩阵,依据隶属度矩阵每行元素和判定该文本所属类别。另一种是采用1-a-r方法训练子分类器,通过子分类器得到待分类样本的隶属度向量,根据隶属度向量判定该文本所属的类别。实验结果表明,这两种算法都具有较好的准确率、召回率和F1值。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2008年02期）
姚鹏慈[8]（1990）在《词的分类、归类及兼类》一文中研究指出一、词的分类 词类是以全体词作对象进行分类得出来的结果。这是从全局着眼,根据某种原则,把词分为若干类别。此中,就有一个词类划分的标准问题。(本文来源于《内蒙古电大学刊》期刊1990年08期）
余双人[9]（1987）在《分类 归类 兼类——谈词类教学的几个问题》一文中研究指出词类是词在语法上的分类。教语法必定要教词类。教词类,必定会遇到词的分类、词的归类、词的兼类这叁个互有关联的问题。词的分类与词的归类是不同的概念。词的分类是以一种语言的所有的词作为对象,根据一定的分类标准,分成若干类。分类的结果是词类(例如英语有八个词类)。词的归类是以语言中单个的词作为对(本文来源于《语文学习》期刊1987年03期）
兼类分类论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出了一种基于超椭球的兼类文本分类算法。对每一类样本,在特征空间求得一个包围该类样本的最小超椭球,使得各类样本之间通过超椭球隔开。对待分类样本,通过判断其是否在超椭球内确定其类别。若没有超椭球包围待分类样本,则通过隶属度确定其所属类别。在标准数据集Reuters 21578上的实验结果表明,该方法较超球方法提高了分类精度和分类速度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
兼类分类论文参考文献
[1].秦玉平,王祎,伦淑娴,王秀坤.基于超椭球支持向量机的兼类文本分类算法[J].计算机科学.2013
[2].秦玉平,陈一荻,王春立,王秀坤.一种新的兼类文本分类方法[J].计算机科学.2011
[3].张一哲,曲维光,刘金克,孙玉霞.基于分类器集成的兼类词消歧研究[J].南京师大学报(自然科学版).2010
[4].蔡巍,王英林,尹中航.基于主题提取与兼类噪声消除新方法的自动分类系统[J].情报科学.2009
[5].耿姝,秦玉平.结合SVM与Bayesian为不带类别标记的兼类文本分类[J].科技信息(科学教研).2008
[6].秦玉平,王秀坤,李祥纳,王春立.基于超球支持向量机的兼类文本分类算法研究[J].计算机工程与应用.2008
[7].秦玉平,艾青,王秀坤,李祥纳,刘卫江.基于支持向量机的兼类文本分类算法研究[J].计算机工程与设计.2008
[8].姚鹏慈.词的分类、归类及兼类[J].内蒙古电大学刊.1990
[9].余双人.分类归类兼类——谈词类教学的几个问题[J].语文学习.1987