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基于随机森林与特征提取算法的试验文本分类算法研究

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摘要 随着计算机技术的发展和试验信息化技术的进步,如何对快速增长的海量试验文本进行自动分类成为了亟待解决的问题.本文在构建试验文本特征表示模型的基础上,结合特征提取算法和随机森林,形成了试验文本分类算法.横向与kNN、SVM、NNet等几种分类模型进行了对比实验,纵向对使用/不使用特征提取算法的随机森林分类器进行了对比实验.实验表明,本文提出的试验文本分类算法具有较好的分类性能和稳定性.
作者 乔冠禹 胡然 李咏晋
机构地区 中国洛阳电子装备试验中心
出处 《军民两用技术与产品》 2018年第18期198-200,共3页 Dual Use Technologies & Products
关键词 试验文本 随机森林 特征提取 潜在语义分析
分类号 TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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参考文献3

二级参考文献41

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共引文献78

军民两用技术与产品
2018年 第18期

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