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《东莞理工学院学报》 2007年01期
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支持向量机及其在自然语言处理中的应用

宇缨  
【摘要】:支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,因其独特的优势和出色的学习性能,显现出广泛的应用前景和重要的研究价值.较为系统地介绍了统计学习理论和支持向量机的概貌,以及目前支持向量机方法研究的现状,并重点介绍了支持向量机在以汉语专有名词自动识别为例的自然语言处理领域的应用.
【作者单位】东莞理工学院软件学院
【分类号】:TP18

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 唐歆瑜;基于知网构建化工领域文本分类模型研究[D];湖南大学;2007年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 李蓉 ,叶世伟 ,史忠植;SVM-KNN分类器——一种提高SVM分类精度的新方法[J];电子学报;2002年05期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张学工;关于统计学习理论与支持向量机[J];自动化学报;2000年01期
2 潘峰,程浩忠,杨镜非,张澄,潘震东;基于支持向量机的电力系统短期负荷预测[J];电网技术;2004年21期
3 李建平,徐伟宣,刘京礼,石勇;消费者信用评估中支持向量机方法研究[J];系统工程;2004年10期
4 李蓉,刘少辉,叶世伟,史忠植;基于SVM和k-NN结合的汉语交集型歧义切分方法[J];中文信息学报;2001年06期
5 马琳,罗铁坚,叶世伟;一种基于转导的预测算法及其在软件性能测试中的应用[J];计算机工程;2005年16期
6 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
7 徐正光,王淑盛,刘冀伟,王志良,史立峰;基于主成分分析的核Fisher判别方法在油水识别中的应用[J];北京科技大学学报;2005年01期
8 吴德会;王晓红;;基于SVM的传感器动态模型辩识方法[J];传感技术学报;2006年03期
9 常玉清,王福利,王小刚,吕哲;基于支持向量机的生物发酵过程软测量建模[J];东北大学学报(自然科学版);2005年11期
10 吕干云;程浩忠;郑金菊;汪晓东;;基于S变换和多级SVM的电能质量扰动检测识别[J];电工技术学报;2006年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 LI Yawei~a CHEN Shouyu~a XU Dawei~b a School of Civil and Hydraulic Engineering; b 21~(st) Century Development Research Center Dalian University of Technology,Dalian 116024,China;The Support Vector Machine Technique for Concrete Adherence Strength Prediction[A];Proceedings of 6th International Symposium on Test and Measurement(Volume 5)[C];2005年
2 Lin Jipeng Liu Junhua School of Electrical Engineering,Xi'an Jiaotong University,Xi'an 710049,China;A Wavelet Kernel for Support Vector Machine Based on Frame Theory[A];Proceedings of 6th International Symposium on Test and Measurement(Volume 5)[C];2005年
3 Lin Jipeng Liu Junhua School of Electrical Engineering,Xi'an Jiaotong University,Xi'an 710049,China;Support vector machines for multi-component gases classification with wavelet features extraction[A];Proceedings of 6th International Symposium on Test and Measurement(Volume 6)[C];2005年
4 WANG Juan~1 Gong Xue-jing~1 CI Lin-lin~2 YAO Kang-ze~3 Information and Science Technology Academy,Beijing Institute of Technology,Beijing,100081,China;2,3.Information and High Technology Institute,Beijing,100085,China;Method for Feature Selection in SAR ATR Systems[A];Proceedings of 6th International Symposium on Test and Measurement(Volume 6)[C];2005年
5 GUO Rong,WANG Wei,WANG Xiaojuan School of Optoelectronical Engineering,Xi'an Technological University,Xi'an,710032;On-line Estimation of Texaco Coal Gasification Quality Based on Support Vector Machine[A];第七届国际测试技术研讨会论文集[C];2007年
6 Hirotaka Nakayama;Yeboon Yun;;REGRESSION BY SUPPORT VECTOR MACHINES AND ITS APPLICATIONS TO ENGINEERING DESIGN[A];Proceedings of the Fourth China-Japan-Korea Joint symposium on Optimization of Structural and Mechanical Systems[C];2006年
7 Yeboon Yun;Hirotaka Nakayama;Min Yoon;;MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION BASED ON ASPIRATION LEVELS AND APPROXIMATION OF PARETO FRONTIER[A];Proceedings of the Fourth China-Japan-Korea Joint symposium on Optimization of Structural and Mechanical Systems[C];2006年
8 郭锋;刘丽丽;吕凝;;基于LLE和SVM的人像识别方法[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
9 张艳宁;郑江滨;赵荣椿;;一种有效的遥感图像识别方法[A];第九届中国体视学与图像分析学术会议论文集[C];2001年
10 石培培;刘红英;;具有单个等式和界约束二次规划的新算法[A];中国运筹学会第八届学术交流会论文集[C];2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 马笑潇;智能故障诊断中的机器学习新理论及其应用研究[D];重庆大学;2002年
2 周伟达;核机器学习方法研究[D];西安电子科技大学;2003年
3 解应春;基于Kernel学习机的建模与分类的应用算法研究[D];浙江大学;2003年
4 翟永杰;基于支持向量机的故障智能诊断方法研究[D];华北电力大学(河北);2004年
5 张翔;支持向量机及其在医学图像分割中的应用[D];华中科技大学;2004年
6 李小平;智能信号分类方法研究[D];西安电子科技大学;2004年
7 宋杰;生物信息数据挖掘中的若干方法及其应用研究[D];大连理工大学;2005年
8 张英;基于支持向量机的过程工业数据挖掘技术研究[D];浙江大学;2005年
9 张国柱;雷达辐射源识别技术研究[D];国防科学技术大学;2005年
10 王泉德;机器学习及其在多Agent对策学习中的应用研究[D];武汉大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 梅彬;转炉提钒智能控制模型的研究与应用[D];重庆大学;2002年
2 毛继珮;基于模式识别的汽轮发电机组故障诊断系统[D];华北电力大学(河北);2004年
3 杨传耀;数字图书馆及其分类技术的研究[D];福州大学;2004年
4 林红华;电子商务环境下企业信息的智能统计分析方法研究[D];重庆大学;2004年
5 杨宁;支持向量机在感官评估中的应用研究[D];中国海洋大学;2004年
6 陈荣胜;基于支撑矢量机的入侵检测[D];西安电子科技大学;2005年
7 彭培华;基于克隆选择和统计学习的视频检索[D];西安电子科技大学;2005年
8 陈振国;基于智能计算的入侵检测方法研究[D];西安电子科技大学;2005年
9 姬翔;基于SVM的多病类诊断基因选择方法研究[D];西安电子科技大学;2005年
10 郑效来;癫痫脑电信号特征识别与提取的研究[D];大连理工大学;2005年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 黄德根,朱和合,王昆仑,杨元生,钟万勰;基于最长次长匹配的汉语自动分词[J];大连理工大学学报;1999年06期
2 史静朴,陈际,陈向东,陈川,王守觉;用神经计算机的说话人确认系统及其应用[J];电子学报;1999年10期
3 李倩,邓浩江,王守觉;一种可识别样本中共同抽象特征的神经网络[J];电子学报;2001年08期
4 王守觉,王柏南;人工神经网络的多维空间几何分析及其理论[J];电子学报;2002年01期
5 王守觉;仿生模式识别(拓扑模式识别)——一种模式识别新模型的理论与应用[J];电子学报;2002年10期
6 王守觉,徐健,王宪保,覃鸿;基于仿生模式识别的多镜头人脸身份确认系统研究[J];电子学报;2003年01期
7 王守觉,潘晓霞,徐春燕,陈旭,安冬,曹文明;一种基于高维空间覆盖动态搜索方法的非特定人连续数字语音识别的研究[J];电子学报;2005年10期
8 王守觉,徐春燕,潘晓霞,安冬,陈旭,曹文明;为连续语音识别用的单词音节神经网络建模的研究[J];电子学报;2005年10期
9 魏允,王守觉,王丽艳,鲁华祥;一种通用神经网络处理机设计及其VLSI集成化讨论[J];电子学报;1995年05期
10 邓浩江,王守觉,杜利民;优先度排序RBF神经网络在与文本无关说话人确认中的应用[J];电子与信息学报;2003年09期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 谭松波;高性能文本分类算法研究[D];中国科学院研究生院(计算技术研究所);2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 徐春燕;非特定人连续语音识别的理论、分析和实验[D];浙江工业大学;2005年
2 唐方坤;基于仿生模式识别和多权值神经元网络的脱机手写汉字识别研究[D];四川大学;2004年
【相似文献】
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1 胡振新;李宏;郭泽华;;支撑向量机多类分类方法的研究[J];现代电子技术;2011年13期
2 谢凌然;高长伟;沈玉娣;;基于混合核函数支持向量机的齿轮诊断方法研究[J];机械传动;2011年09期
3 郭金玲;樊东燕;;基于SVM的山西省旅游需求预测与分析[J];电脑开发与应用;2011年09期
4 杨玫;郭天杰;陈青华;;基于经验模式分解的时间序列预测方法研究[J];计算机技术与发展;2011年07期
5 张微;张伟;刘世英;杨金中;茅晟懿;;基于核PCA方法的高分辨率遥感图像自动解译[J];国土资源遥感;2011年03期
6 任玉艳;鲍洁;王洪瑞;;改进蚁群算法在支持向量机中的应用[J];传感器与微系统;2011年08期
7 张弦;王宏力;;基于贯序正则极端学习机的时间序列预测及其应用[J];航空学报;2011年07期
8 曹克强;胡良谋;李小刚;熊申辉;胡飞;;非线性控制系统的支持向量机辨识建模研究[J];现代制造工程;2011年07期
9 梁爽;张立坡;;熵权核函数支持向量机[J];科技致富向导;2011年20期
10 王安娜;李云路;赵锋云;史成龙;;一种新的半监督直推式支持向量机分类算法[J];仪器仪表学报;2011年07期
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1 张钹;张铃;;统计学习理论及其应用[A];2001年中国智能自动化会议论文集(上册)[C];2001年
2 赵晶;高隽;张旭东;谢昭;;支持向量机综述[A];全国第十五届计算机科学与技术应用学术会议论文集[C];2003年
3 李亚芬;李莹;马宁圣;;精馏过程航煤干点的软测量实现[A];中国仪器仪表学会2005年学术年会测控技术与节能环保学术会议论文集[C];2005年
4 李升娟;杨宗尧;于飞;刘喜梅;;基于支持向量机的系统辨识及应用研究[A];全国炼钢连铸过程自动化技术交流会论文集[C];2006年
5 史晓涛;刘建丽;骆玉荣;;一种抗噪音的支持向量机学习方法[A];全国第19届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集(下册)[C];2008年
6 胡海清;;序列最小优化及其改进算法[A];第十届中国科协年会信息化与社会发展学术讨论会分会场论文集[C];2008年
7 彭煊;王炳锡;;支持向量机及其在被动声呐目标识别中的应用[A];第十届全国信号处理学术年会(CCSP-2001)论文集[C];2001年
8 张荣;刘家锋;唐降龙;;基于统计学习理论的CHMM结构优化分析[A];2001年中国智能自动化会议论文集(上册)[C];2001年
9 林关成;李亚安;;基于ANN与SVM的分类和回归比较研究[A];2008’促进中西部发展声学学术交流会论文集[C];2008年
10 徐会敏;王玉兰;;线性规划支持向量机模型的研究[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
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1 任双桥;支撑矢量机理论与应用研究[D];国防科学技术大学;2006年
2 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 周绮凤;基于支持向量机的若干分类问题研究[D];厦门大学;2007年
4 孙宗海;支持向量机及其在控制中的应用研究[D];浙江大学;2003年
5 唐发明;基于统计学习理论的支持向量机算法研究[D];华中科技大学;2005年
6 李忠伟;支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
7 王磊;支持向量机学习算法的若干问题研究[D];电子科技大学;2007年
8 汪辉;增量型支持向量机回归训练算法及在控制中的应用[D];浙江大学;2006年
9 蒋刚;核机器学习方法若干问题研究[D];西南交通大学;2006年
10 武优西;支持向量机在EIT正逆问题中的应用研究[D];河北工业大学;2006年
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1 余萍;一种基于边界调节的支持向量机模型[D];重庆大学;2007年
2 赵春雷;粗糙空间上结构风险最小化原则[D];河北大学;2011年
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4 杜晓东;基于支持向量机的数据挖掘方法[D];山东大学;2005年
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8 陈琳琳;基于遗传参数优化的模糊支持向量多类分类机及应用[D];重庆师范大学;2009年
9 杨显飞;基于边界向量预选的支持向量机算法研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
10 李治友;遗传算法和支持向量机混合方法及其应用[D];重庆大学;2003年
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