河南师范大学学报（自然科学版）
河南師範大學學報（自然科學版）
하남사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF HENAN NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2010年
5期
65-68
,共4页
PSO%HMM%Web信息抽取
PSO%HMM%Web信息抽取
PSO%HMM%Web신식추취
针对传统Web信息抽取的隐马尔可夫模型对初值十分敏感和在实际应用中模型参数极易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法的隐马尔可夫模型参数优化模型,用于Web信息抽取.以似然概率值作为适应度函数,使用改进的粒子群优化算法结合Baum-Welch算法对HMM模型参数进行全局优化,实现了Web页面信息的抽取.实验结果表明,该算法在精确率和时间等指标上与现有算法相比具有更好的性能.
針對傳統Web信息抽取的隱馬爾可伕模型對初值十分敏感和在實際應用中模型參數極易陷入跼部最優的問題,提齣瞭一種基于改進的粒子群優化算法的隱馬爾可伕模型參數優化模型,用于Web信息抽取.以似然概率值作為適應度函數,使用改進的粒子群優化算法結閤Baum-Welch算法對HMM模型參數進行全跼優化,實現瞭Web頁麵信息的抽取.實驗結果錶明,該算法在精確率和時間等指標上與現有算法相比具有更好的性能.
침대전통Web신식추취적은마이가부모형대초치십분민감화재실제응용중모형삼수겁역함입국부최우적문제,제출료일충기우개진적입자군우화산법적은마이가부모형삼수우화모형,용우Web신식추취.이사연개솔치작위괄응도함수,사용개진적입자군우화산법결합Baum-Welch산법대HMM모형삼수진행전국우화,실현료Web혈면신식적추취.실험결과표명,해산법재정학솔화시간등지표상여현유산법상비구유경호적성능.
