计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
25期
140-142,154
,共4页
文本分类%特征选择%量子遗传算法
文本分類%特徵選擇%量子遺傳算法
문본분류%특정선택%양자유전산법
特征选择方法是文本自动分类中的一项关键技术,提出了一种基于量子遗传算法的文本特征选择新方法,该方法用量子比特对文本向量进行编码,用量子旋转门和量子非门对染色体进行更新.同时,针对信息过滤的特点,对适应度函数进行了改进,充分考虑了特征权值、文本相似度和向量维数等.实验证明,该方法可以极大地降低文本的维数,提高分类的准确率.
特徵選擇方法是文本自動分類中的一項關鍵技術,提齣瞭一種基于量子遺傳算法的文本特徵選擇新方法,該方法用量子比特對文本嚮量進行編碼,用量子鏇轉門和量子非門對染色體進行更新.同時,針對信息過濾的特點,對適應度函數進行瞭改進,充分攷慮瞭特徵權值、文本相似度和嚮量維數等.實驗證明,該方法可以極大地降低文本的維數,提高分類的準確率.
특정선택방법시문본자동분류중적일항관건기술,제출료일충기우양자유전산법적문본특정선택신방법,해방법용양자비특대문본향량진행편마,용양자선전문화양자비문대염색체진행경신.동시,침대신식과려적특점,대괄응도함수진행료개진,충분고필료특정권치、문본상사도화향량유수등.실험증명,해방법가이겁대지강저문본적유수,제고분류적준학솔.
