【摘 要】
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针对英文情感分类问题,对不同样本采用不同权重,通过引入模糊隶属度函数,通过计算样本模糊隶属度确定样本隶属某一类程度的模糊支持向量机分类算法,通过对比选取不同核函数和
【机 构】
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哈尔滨金融学院基础教研部,北京化工大学理学院,
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针对英文情感分类问题,对不同样本采用不同权重,通过引入模糊隶属度函数,通过计算样本模糊隶属度确定样本隶属某一类程度的模糊支持向量机分类算法,通过对比选取不同核函数和不同惩罚系数的结果.仿真实验结果表明应用模糊支持向量机进行英文情感分类具有较好的分类能力和较高的识别能力.
According to the classification problem of English emotion, different weights are used for different samples, the fuzzy membership function is introduced, the fuzzy membership degree of samples is used to determine the fuzzy SVM classification of samples belonging to a certain degree. By comparing different kernel functions and different penalties The result of the simulation.The simulation results show that the fuzzy support vector machine has good classification ability and high recognition ability for English emotion classification.
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