计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
2011年
12期
94-98
,共5页
张素琪%刘恩海%贺亚%董永峰
張素琪%劉恩海%賀亞%董永峰
장소기%류은해%하아%동영봉
网页分类%支持向量机%特征提取%参数选择%免疫算法
網頁分類%支持嚮量機%特徵提取%參數選擇%免疫算法
망혈분류%지지향량궤%특정제취%삼수선택%면역산법
网页分类是为了解决网络信息过载问题而延伸的一个热门研究领域,同时支持向量机以其出色的学习能力,在解决高维问题时表现出了特定的优势.本文在研究支持向量机和标准的免疫克隆优化算法的基础上,提出了一种改进的免疫克隆和支持向量机相结合的分类算法.标准算法中由于通过对抗体编码中某些位进行随机取反来实现抗体变异,造成搜索能力不强.该方法针对上述不足,将记忆单元和普通单元区分开来,对记忆单元定义自适应概率,从而加强在当前最优解邻域内的搜索能力,加快寻求全局最优解的速度.实验结果表明,该改进算法较其他算法具有更好的参数选择效果和更高的选择效率,是一种具有较高准确率和效率的网页分类方法.
網頁分類是為瞭解決網絡信息過載問題而延伸的一箇熱門研究領域,同時支持嚮量機以其齣色的學習能力,在解決高維問題時錶現齣瞭特定的優勢.本文在研究支持嚮量機和標準的免疫剋隆優化算法的基礎上,提齣瞭一種改進的免疫剋隆和支持嚮量機相結閤的分類算法.標準算法中由于通過對抗體編碼中某些位進行隨機取反來實現抗體變異,造成搜索能力不彊.該方法針對上述不足,將記憶單元和普通單元區分開來,對記憶單元定義自適應概率,從而加彊在噹前最優解鄰域內的搜索能力,加快尋求全跼最優解的速度.實驗結果錶明,該改進算法較其他算法具有更好的參數選擇效果和更高的選擇效率,是一種具有較高準確率和效率的網頁分類方法.
망혈분류시위료해결망락신식과재문제이연신적일개열문연구영역,동시지지향량궤이기출색적학습능력,재해결고유문제시표현출료특정적우세.본문재연구지지향량궤화표준적면역극륭우화산법적기출상,제출료일충개진적면역극륭화지지향량궤상결합적분류산법.표준산법중유우통과대항체편마중모사위진행수궤취반래실현항체변이,조성수색능력불강.해방법침대상술불족,장기억단원화보통단원구분개래,대기억단원정의자괄응개솔,종이가강재당전최우해린역내적수색능력,가쾌심구전국최우해적속도.실험결과표명,해개진산법교기타산법구유경호적삼수선택효과화경고적선택효솔,시일충구유교고준학솔화효솔적망혈분류방법.
