| 基于TF-IDF進化集成分類器的鐵路安全故障文本分類 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：768 K | |
| 標簽： 鐵路安全問題 TF-IDF 基分類器 | |
| 所需積分：0分積分不夠怎么辦？ | |
| 文檔介紹：鐵路安全問題是鐵路運輸保證的核心問題，鐵路安全問題非結構化文本數據量大，文本內容無特定規律，對于綜合分析解決安全故障問題造成很高的難度。針對鐵路安全問題數據智能分類，提出進化集成分類器模型。運用TF-IDF算法，通過分析接觸網安全問題的數據特點提取文本特征。采用決策樹作為基分類器的Bagging集成分類器將文本數據分類，在Bagging分類過程中，針對Bagging算法產生的基分類器組合解集，提出采用遺傳算法(Genetic Algorithm)將其優化，產生分類結果較優的基分類器組合解集。以鐵路局實際安全問題進行實驗分析，實驗證明TF-IDF+Bagging+Genetic Algorithm=Evolutionary Ensemble Classifier進化集成分類器模型在鐵路安全問題文本分類中具有較高的準確性。 | |
| 現在下載 | |
| VIP會員，AET專家下載不扣分；重復下載不扣分，本人上傳資源不扣分。 | |
Copyright ? 2005-2024 華北計算機系統工程研究所版權所有 京ICP備10017138號-2