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《基于改進(jìn)入侵野草算法的文本特征選擇研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、學(xué)校代碼：10289分類號：TP391.1密級：公開學(xué)號：132070028江蘇科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于改進(jìn)入侵野草算法的文本特征選擇研究研究生姓名丁雪導(dǎo)師姓名高尚申請學(xué)位類別工學(xué)碩士學(xué)位授予單位江蘇科技大學(xué)學(xué)科專業(yè)軟件工程論文提交日期2015年12月31日研究方向語義網(wǎng)與Web技術(shù)論文答辯日期2016年03月26日答辯委員會主席李永忠評閱人盲審盲審2016年3月20日分類號：TP391.1密級：公開學(xué)號：132070028工學(xué)碩士學(xué)位論文基于改進(jìn)入侵野草算法的文本特征選擇研究學(xué)生姓名丁雪指導(dǎo)教師高尚教授江蘇科技大學(xué)二〇一六年三月AThesis
2、SubmittedinFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringAnImprovedInvasiveWeedOptimizationAlgorithmforTextFeatureSelectionSubmittedbyDingXueSupervisedbyProfessorGaoShangJiangsuUniversityofScienceandTechnologyMarch,2016江蘇科技大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下
3、，獨立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名：年月日摘要現(xiàn)在計算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)技術(shù)飛速發(fā)展，人們面前出現(xiàn)了數(shù)量難以衡量的文本信息，每個人都能坐在家中便知曉天下事。但是隨著資源量的增大，想要從這么多文本信息資源中迅速找到自己需要使用的部分，變得愈發(fā)艱難，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)隨之誕生，而文本分類又是數(shù)據(jù)挖掘中一個十分關(guān)鍵的研究焦點和核心技術(shù)。在文本分類中，文本特征
4、選擇是其中的關(guān)鍵技術(shù)和核心問題，對于信息檢索的效率和正確率的提高有極大的作用。2006年伊朗德黑蘭大學(xué)的A.R.Mehrabian和C.Lucas在《EcologicalInformatics》雜志上發(fā)表的論文《Anovelnumericaloptimizationalgorithminspiredfromweedcolonization》中首次提出入侵野草算法。它是作者在受到野草生長繁殖過程的啟發(fā)之后提出的一種基于種群數(shù)值優(yōu)化的算法，它在執(zhí)行過程中模仿野草擴(kuò)散、生長、繁殖和競爭性生存的基本過程，算法在種群進(jìn)化過程的早期和中期能夠維持其多樣性，
5、從而更全面搜索解空間。算法在后期集中搜索優(yōu)秀個體的附近區(qū)域，使之可以逐步地收斂到全局內(nèi)的最優(yōu)解。目前的技術(shù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法做到讓計算機(jī)能夠像人一樣進(jìn)行思考，能夠閱讀和理解文本的中心思想，然后通過歸納總結(jié)正確選擇出文本的特征詞條，而當(dāng)前主流的方法都是按照某種計量函數(shù)來得出各詞條在所在文本中的相關(guān)函數(shù)值，從大到小排列后選取靠前的若干詞條，如此一來，某些相關(guān)函數(shù)值較低，但其實蘊(yùn)藏更多有效信息的詞條就被忽略了。為了更有效地進(jìn)行文本特征的選擇，增強(qiáng)選擇精度，本文在一種基于標(biāo)準(zhǔn)入侵野草算法的文本特征選擇方法基礎(chǔ)上，先對特征種群初始化的方法加以優(yōu)化，然后采用一種改
6、良的入侵野草算法，即引入自適應(yīng)小生境算法，對種群施以分類競爭繁殖，增加種群的多樣性，提高該算法的全局尋優(yōu)能力，并在算法的后期采用自適應(yīng)小生境數(shù)提高收斂精度，希望借此增加文本特征選擇的正確率，獲得較好的分類結(jié)果。同時進(jìn)行仿真實驗與其他現(xiàn)有的方法進(jìn)行對比，從而進(jìn)一步證實入侵野草算法與文本特征選擇結(jié)合的可能性，同時完善基于該算法的文本特征選擇技術(shù)，為文本分類的研究提供一種便捷高效的方法。關(guān)鍵詞：文本特征；特征選擇；入侵野草算法；小生境IAbstractNowtherelevanttechnologyofthecomputerandnetworkdev
7、elopsrapidly,peoplefaceahugenumberoftextinformation.Everyonecansithome,knowingwhat'sgoingonintheworld.However,withtheincreaseofresource,itisbecomingmoreandmoredifficulttofindwhatyouneedfromsomuchtextinformationresources.Thedataminingtechnologywasborn,andtextclassificationisa
8、veryimportantresearchhotspotandkeytechnologyindatamining.Intextclassificati
