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基于RS-SVM的网络商品评论情感分析研究 评分:

基于RS-SVM的网络商品评论情感分析研究,王刚,杨善林,网络商品评论情感分析对网络购物用户的决策有着重要的帮助,因此,分类准确性的提高一直是网络商品评论的情感分析研究关注的重点

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基于RS-SVM的网络商品评论情感分析研究

基于RS-SVM的网络商品评论情感分析研究,王刚,杨善林,网络商品评论情感分析对网络购物用户的决策有着重要的帮助,因此,分类准确性的提高一直是网络商品评论的情感分析研究关注的重点

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基于pso-svm的sci文章

这篇英文文献收录在sci中,采用的PSO-SVM进行数据分析

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基于hog-svm的算法

可以直接利用该算法进行目标的分类检测,在获得正负样本的特征后进行目标的分类

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hik-svm linear-svm lib-svm bsvm

包含hik-svm linear-svm lib-svm bsvm

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论文研究-基于LS-SVM的位置指纹室内定位.pdf

基于无线接入点(Access Point,AP)接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的位置指纹室内定位技术近几年已经成为国内外位置感知研究的热点。提出了基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)的位置指纹定位方法。给出了基于LS-SVM的指纹定位模型,描述了LS-SVM指纹样本训练的具体实现过程。重点在于将定位问题转化为一个多类别分类问题,并分别采用一对一(OAO)和一对多(OAA)方法将其转化为多个二值分类问题。仿真结果表明,LS-SVM较传统支持向量机(SVMs)、K近邻(k-Nea

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基于HCC-SVM的字符识别技术-南理

本文围绕字符识别技术,对字符识别预处理算法与支持向量机分类算法进行了深入 的研究。在字符图像预处理方面,重点研究了灰度图像滤波算法、图像的倾斜检测和字 符分割算法;在支持向量机分类方面,提出了一种新的快速的按类分级聚类(Hierarchical Clustering by Category,HCC)支持向量机算法叫CC.SVM。 采用暴力测试法,分析SVM算法的关键参数的选取,找出适用于测试数据集 的最佳参数。

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基于HOG-SVM的行人检测——OpenCV实现

基于HOG特征和SVM学习算法的行人目标检测,该代码是C++下的OpenCV实现

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基于PSO-SVM负荷预测

基于支持向量机负荷功率预测,使用粒子群算法进行参数寻优,供参考

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论文研究-一种基于AdaBoost-SVM的流量分类方法.pdf

针对传统分类方法的缺陷, 提出了一种基于AdaBoost-SVM的流量方法。该方法利用K-L变换从大量冗余流量特征中遴选出少量本征特征, 有效降低了算法的处理复杂度; 应用AdaBoost机制将一次分类过程等分成若干层基于支持向量机的弱分类器, 使得分类方法简单、易于实现; 通过分层组合和迭代权重的方法聚焦在困难分类的数据样本上, 提高了分类器的准确性能。理论分析和实验结果表明:在降低计算复杂度的同时, AdaBoost-SVM算法的准确性能够达到95%。

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论文研究-一种新的基于ARIMA-SVM网络流量预测研究.pdf

研究网络流量预测精度问题, 网络流量受多种因素的综合影响, 其变化具有周期性、非线性和随机性等特点, 将ARIMA模型和SVM模型相结合建立一种网络流量预测模型。采用ARIMA预测网络流量周期性和线性变化趋势; 然后采用SVM对网络流量非线性和随机性趋势进行拟合; 最后将两者结果再次输入SVM进行融合, 得到网络流量最终预测结果。采用具体网络流量数据对模型性能进行测试, 仿真结果表明, ARIMA-SVM提高了网络流量预测精度, 降低了预测误差, 能更全面刻画网络流量变化规律。

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论文研究-基于WPA-SVM的多分类故障混合诊断模型.pdf

激光多普勒血流量检测系统提取的光电信号中存在较大的高斯白噪声,为了消除这些噪声干扰,提取激光多普勒信号,提出了一种基于小波变换,使用Matlab中的wavelet toolbox对所得信号进行五层离散小波分解、阈值变换、消噪以及信号重构的处理方法。结果表明,该方法可有效地抑制噪声,从原始光电信号图中提取多普勒信号并对其进行分析,计算血流速度。该研究结果对后续的分析多普勒血流信号,实时检测血流量变化情况,解释血流病理含义,进而对诊断病因、指导医疗手段均有一定的参考价值。

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论文研究-基于DE-SVM非线性组合预测模型的研究.pdf

把模糊商空间中的两个等价的叙述修正并扩展为三个,利用商空间X(λ)的距离函数重新定义了模糊λ商空间,更加直接地继承了模糊商空间理论。把模糊粗糙近似空间的信息量拓展到模糊λ商空间,给出了模糊λ商空间下的混合决策系统约简条件,使模糊粗糙集的属性约简在模糊λ商空间下同样能实现,解决传统粗糙集对连续属性直接离散化容易造成信息缺失和不能对模糊属性处理的问题。

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蜂群SVM(ABC-SVM)遗传算法SVM(GA-SVM)粒子群SVM(PSO-SVM)公共数据集,UCMerced图像数据集 词袋模型

使用matlab实现蜂群SVM,粒子群SVM,遗传算法SVM,数据包含有公共数据集,公共图像数据集,图像特征提取用了词袋,保证可用(公共图像数据集太大,删除了)

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Gabor-SVM和PCA-SVM人脸识别程序

该程序完成了Gabor-SVM和PCA-SVM人脸识别程序,并将两个算法准确率进行了对比,提供了一个GUI交互界面,并且附加使用说明。

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基于优化 LS-SVM 的电力系统暂态稳定域分析

针对电力系统暂态稳定域无法准确获取的问题,提出将最小二乘支持向量机映射高维空间中的点到分界超平面的距离作为稳定裕度,积分持续故障轨线直到该稳定裕度为 0 时的时间作为临界切除时间,并且将故障模式进行分类,通过最小二乘支持向量机分类器对故障模式进行识别。针对传统遗传算法收敛速度慢的问题,采用改进的遗传算法进行参数优化,以提高其识别率及运算速度。仿真结果表明,该方法可以有效地对故障系统临界切除时间进行估计,误差在允许范围内,并能准确判断故障模式。

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论文研究-基于PSO算法的 -SVM算法参数优化 .pdf

基于PSO算法的 -SVM算法参数优化,王洁,白静,在v-SVM算法参数选择中,现多采用反复试验的方法,局限性较大且操作复杂。因此,本文采用了粒子群算法来优化v-SVM中的参数,并将之��

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基于PSO的LS-SVM特征选择与参数优化算法

首先产生若干种群(特征子集),然后用PSO 算法对特征及参数进行优化。在UCI 标准数据集上进行的仿真实验表明,该算法可有效地找出合适的特征子集及LS-SVM 参数,且与基于遗传算法的最小二乘支持向量机算法(GALS-SVM)和传统的LS-SVM 算法相比具有较好的分类效果。

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基于误差的LS-SVM与PLS相结合的非线性建模

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SVM与LS-SVM的区别

SVM与LS-SVM的区别介绍,对二者的基于的原理框架进行了比较,指出各自优胜点

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关于svm和神经网络相结合的论文-svm 神经网络.rar

关于svm和神经网络相结合的论文-svm 神经网络.rar 近期在学习支持向量机,想把它和神经网络结合起来用,就找了一些这方面的论文,拿出来和大家分享一下,共同学习,共同进步!:)

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