【摘 要】
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针对传统的搜索引擎无法正确搜索到Deep Web中隐藏的海量信息,对Web数据库的分类是通向Web数据库分类集成和检索的关键步骤。提出了一种基于权值调整技术的Deep Web数据库分类方法,首先从网页表单中提取特征;然后对这些特征使用一种新的权重计算方法进行估值;最后利用朴素贝叶斯分类器对Web数据库进行分类。实验表明,这种分类方法经过少量样本训练后,就能达到很好的分类效果,并且随着训练样本的增加
【基金项目】
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四川省教育厅自然科学科研基金资助项目（10ZC016）, 西华师范大学科研项目（JGXM0950）
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针对传统的搜索引擎无法正确搜索到Deep Web中隐藏的海量信息,对Web数据库的分类是通向Web数据库分类集成和检索的关键步骤。提出了一种基于权值调整技术的Deep Web数据库分类方法,首先从网页表单中提取特征;然后对这些特征使用一种新的权重计算方法进行估值;最后利用朴素贝叶斯分类器对Web数据库进行分类。实验表明,这种分类方法经过少量样本训练后,就能达到很好的分类效果,并且随着训练样本的增加,该分类器的性能保持稳定,准确率、召回率都在很小的范围内波动。
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为了提高假肢控制系统肌电信号的分类准确率,提出一种新的基于文化算法的特征选择方法,通过该方法选择出最佳特征向量,然后用线性分类器检验其分类性能。利用表面差分电极从人体上肢四块肌肉采集四通道的肌电信号,对十个健康受试者进行八个动作的肌电信号模式分类实验,并同时用标准遗传算法来与文化算法作比较。实验结果表明,文化算法与遗传算法相比,特征维数更小,分类准确度更高。
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