CAJ | 학술논문

为了解决文本自动分类问题,从解决支持向量机模式支持限制问题入手,以级连概念为指导思想,构造了多层级连式支持向量机模型,提出一种文本自动分类算法,以便处理多个模式的分类问题.由于支持向量机本质上是一种非线性数据处理工具,对于复杂的两类模式分类问题已表现出良好的适应性,而且支持向量机用于模式识别不存在局部极小值问题,且不需进行网络迭代训练,求解速度明显高于神经网络.通过以CNKI文档数据为例进行算法实践,试验结果表明支持向量机用于模式分类的实现步骤比较简单,不需要长时间的训练过程,只需根据初始样本在空间的分布特性求解最优超平面(即找出支持向量),进而确定决策函数,然后即可泛化推广识别其他待识别的同类样本.
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