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基于粗糙集和模糊聚类理论的文本分类系统的研究与实现 总被引：5，自引：0，他引：5
随着Internet的发展及广泛应用，越来越多的文本信息以待阅读和处理。文本分类成为众所关注但仍未很好解决的热门课题。本文提出一种基于粗糙集和模糊聚类（RS＆FC）理论的文本分类新模型，详细讨论和分析了该模型的总体设计思想、主要实现技术和有关的算法及实现方案。该模型在分类规则产生之前，以训练样本直接聚类的结果构造信息表，并对表中的连续属性离散化，再对信息表中的特征词属性进行二次聚类，压缩文本特征子集的向量维数，提取关键字特征属性，建立决策信息表，然后利用粗糙集理论，采用启发式约简算法，对信息表进行约简，产生优化的分类规则，指导文本分类。最后通过实验和性能评价，本文提出的分类方法的分类准确率高于传统的K-最近邻分类（K-NN）法，提高了系统的适应性能和分类能力。 相似文献
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浅析公路路基挖方、填土与压实 总被引：1，自引：0，他引：1
近几年来,黑龙江省公路施工建设者通过对公路路基的探索和研究,研制出了一大批用于路基工程的新材料,使黑龙江省高等级公路的建设在设计与施工方面取得了很大的进步,为这些新技术服务的各类专业化施工公司运用而生,为路基工程专项施工奠定了基础。 相似文献
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粗集理论是一种新型的数据挖掘方法，其中约简是它的重要概念．粗集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下，通过属性约简和值约简，导出问题的决策或分类规则．本文不同于目前将属性约简作为决策规则挖掘的重点，而是在属性约简的基础上又进一步提出了值约简算法，大大提高了规则的挖掘效率．该算法对原有算法进行了改进，最终可获得更简的决策规则．实例分析表明了该算法是较优的、有实用价值的． 相似文献
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