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近年来,随着信息技术的飞速发展,如今的网络用户不仅仅是信息的消费者,更是信息的生产者。网络上充斥着大量以文本形式存在且杂乱......
本文将模糊理论应用于视频情感内容的识别，提出了一种基于内容的视频情感模糊聚类算法。首先，选取能反映情感变化的场景亮度、场......
本文提出了一种通过聚类和引入中心向量建立起说话人样本特征的方法,利用多层前馈神经网络对特征空间非线性划分能力,实现了一个基......
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分别应用灰色数学、模糊数学理论中的灰色关联聚类及中心向量方法,对已知DNA序列通过建立相关分类模型和优化模型进行分类研究,从......
自21世纪以来，农业信息网站开始迅速增加。为了给广大农民朋友和农业科研人员提供方便，需要对农业信息进行分类。将农业信息进行分类......
针对基于向量投影的支持向量预选取方法选取投影直线过于简单粗糙,导致需要选取较多的边界向量才能包含原始问题的支持向量的问题,......
本文从类中心分类算法出发,在分析模型偏差基础上,本文提出了一种改进的类中心分类算法,用当前的中心向量对训练集进行分类,然后用......
为了能在海量的文本中及时准确地获得有效的知识和信息,文章表示技术以及文本自动分类技术受到了广泛的关注。文章介绍了文本分类......
针对支持向量机（Support vector machines，SVMs）中大规模样本集训练速度慢且分类精度易受野点影响的问题，提出一个基于样本几何信息的......
传统模糊支持向量机在原始空间计算模糊权重,复杂度较高,而且不利于模糊权重的精确赋值。针对该不足,本文提出了一种基于中心向量......
传统K最近邻(KNN)分类算法为了找出待分类文本的k个邻居,需要与样本空间中的每个样本向量作比较,当训练样本较多时,导致相似度计算......
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