發(fā)布時(shí)間：2021-03-18 11:06

  隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,信息海量增長,如何從大量數(shù)據(jù)中獲取有用信息是人們急需解決的問題。信息多數(shù)是以文本的形式出現(xiàn),而中文是世界上使用人數(shù)最多的語言,所以研究中文文本分類具有重要意義。文本分類可以高效的組織和管理信息,實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的定位信息,有效的緩解了信息混亂無序的現(xiàn)象。文本分類的問題是維數(shù)高、稀疏性大和特征關(guān)聯(lián)度高,而支持向量機(jī)在解決這些問題上具有很大的優(yōu)勢(shì),因此,支持向量機(jī)廣泛應(yīng)用于文本分類中。但是,支持向量機(jī)也有一些缺點(diǎn),例如,樣本數(shù)量增多導(dǎo)致分類速度變慢,參數(shù)對(duì)算法的學(xué)習(xí)性能和泛化能力影響較大。目前傳統(tǒng)的支持向量機(jī)參數(shù)的尋優(yōu)方法存在一些缺陷,比如搜索能力較弱和準(zhǔn)確率不高等問題。本文針對(duì)以上問題,在優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù)方面進(jìn)行了詳細(xì)的研究,以達(dá)到提高文本分類的準(zhǔn)確率和減少分類時(shí)間的效果。本文的主要研究內(nèi)容如下:首先,論文系統(tǒng)的概述了文本分類的研究背景及意義,海內(nèi)外研究和未來的發(fā)展前景,介紹了文本分類的相關(guān)理論和關(guān)鍵技術(shù),對(duì)比了文本分類中常用的算法。通過實(shí)驗(yàn)證明,SVM是分類效果相對(duì)較好的算法。然后,針對(duì)支持向量機(jī)參數(shù)選取困難的現(xiàn)象,本文引入了螢火蟲算法,并對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),將改進(jìn)后的算法來優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù)。通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了改進(jìn)后的螢火蟲算法在早期全局搜索能力增強(qiáng),在后期收斂速度加快,提高了算法的性能。其次,將改進(jìn)后的螢火蟲算法應(yīng)用于SVM參數(shù)優(yōu)化中,并將優(yōu)化后的參數(shù)應(yīng)用于訓(xùn)練SVM模型中。最后,通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)和改進(jìn)后螢火蟲算法優(yōu)化的支持向量機(jī)在文本分類中的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,改進(jìn)的支持向量機(jī)模型應(yīng)用在文本分類時(shí),分類速度加快,分類的精準(zhǔn)率明顯提高,增強(qiáng)了支持向量機(jī)的分類性能,驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18;TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2023746