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为了有效解决文本特征分类过程中高阶相关性问题,本文在盲源分离式文本特征降维分类方法的基础上引入粒子群(PSO)算法,有效规避迭代过程中局部最优解问题,且以负熵作为适应度函数,有效改善独立主成分分析的判别性能,经过实验证明经过优化后的方案,在精确度、准确率、召回率、F1测试值等方面有较好的表现。
基于PSO优化的盲源分离式文本特征降维分类方法
【摘 要】
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为了有效解决文本特征分类过程中高阶相关性问题,本文在盲源分离式文本特征降维分类方法的基础上引入粒子群(PSO)算法,有效规避迭代过程中局部最优解问题,且以负熵作为适应度
【机 构】
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江苏医药职业学院医技学院
【出 处】
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山东农业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2019年05期
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