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CNKI_Patent_SVM
文本分类是指在给定分类体系下 , 根据文本的内容自动确定文本类别的过程。首先我们根据scrapy爬虫根据**知网URL的规律,爬取70多万条2014年公开的发明专利,然后通过数据清洗筛选出了60多万条含标签数据。通过TF-IDF对60多万条本文进行词频提取,依照词频排序提取前3000个词语形成语义词典,然后根据观察设置停用词。然后再用TF-IDF的方式对每个摘要进行词频选取,通过布尔模型,对比语义词典生成文本向量。然后对标签进行数字化转换。取90%的文本为训练集,10%的文本为测试集。用有监督学习的SVM算法对文本进行分类,(人类生活必需品、作业运输、化学冶金、纺织造纸、固定建筑物、机械工程、物理学、电学)分成8类
LDA
##作者:刻刻团队 卢月亮 时间:2018年3月2号 联系方式:luyueliang423@163.com,通过调用数据库,根据每个老师发表的论文,进行主题分析,以论文关键字作为当前领域的专有名词,对50完篇论文进行分类
MOBFO_Python
转码人:卢月亮 QQ:771527850 E-mail:luyueliang423@163.com 日期:2017年11月 python实现多目标细菌觅食优化算法,测试函数为DTLZ1 根据多目标转变方式:1、将当前获得的Pareto解集中的一个解作为全局最优解参与寻优; 2、全局学习维度为15维;3、以网格化的方式进行溢出pareto解集的删除。
MOCLPSO_Python
转码人:卢月亮 QQ:771527850 E-mail:luyueliang423@163.com 日期:2017年11月 根据PSO多目标转变方式:1、将当前获得的Pareto解集中的一个解作为全局最优解参与寻优; 2、全局学习维度为15维;3、以网格化的方式进行溢出pareto解集的删除。
MOPSO_Python
PESA2_Python
转码人:卢月亮 QQ:771527850 E-mail:luyueliang423@163.com 日期:2017年11月 python实现PESA2,测试函数为DTLZ1 根据PSO多目标转变方式:1、将当前获得的Pareto解集中的一个解作为全局最优解参与寻优; 2、全局学习维度为15维;3、以网格化的方式进行溢出pareto解集的删除。
SCRAPY_CNKI_patent
##作者:刻刻团队 卢月亮 时间:2018年3月2号 联系方式:luyueliang423@163.com,爬虫爬取**知网2014年70万专利文件,scrapys用dos命令执行
speciallurain's Repositories
speciallurain/CNKI_Patent_SVM
文本分类是指在给定分类体系下 , 根据文本的内容自动确定文本类别的过程。首先我们根据scrapy爬虫根据**知网URL的规律,爬取70多万条2014年公开的发明专利,然后通过数据清洗筛选出了60多万条含标签数据。通过TF-IDF对60多万条本文进行词频提取,依照词频排序提取前3000个词语形成语义词典,然后根据观察设置停用词。然后再用TF-IDF的方式对每个摘要进行词频选取,通过布尔模型,对比语义词典生成文本向量。然后对标签进行数字化转换。取90%的文本为训练集,10%的文本为测试集。用有监督学习的SVM算法对文本进行分类,(人类生活必需品、作业运输、化学冶金、纺织造纸、固定建筑物、机械工程、物理学、电学)分成8类
speciallurain/MOBFO_Python
转码人:卢月亮 QQ:771527850 E-mail:luyueliang423@163.com 日期:2017年11月 python实现多目标细菌觅食优化算法,测试函数为DTLZ1 根据多目标转变方式:1、将当前获得的Pareto解集中的一个解作为全局最优解参与寻优; 2、全局学习维度为15维;3、以网格化的方式进行溢出pareto解集的删除。
speciallurain/MOPSO_Python
speciallurain/PESA2_Python
转码人:卢月亮 QQ:771527850 E-mail:luyueliang423@163.com 日期:2017年11月 python实现PESA2,测试函数为DTLZ1 根据PSO多目标转变方式:1、将当前获得的Pareto解集中的一个解作为全局最优解参与寻优; 2、全局学习维度为15维;3、以网格化的方式进行溢出pareto解集的删除。
speciallurain/LDA
##作者:刻刻团队 卢月亮 时间:2018年3月2号 联系方式:luyueliang423@163.com,通过调用数据库,根据每个老师发表的论文,进行主题分析,以论文关键字作为当前领域的专有名词,对50完篇论文进行分类
speciallurain/MOCLPSO_Python
转码人:卢月亮 QQ:771527850 E-mail:luyueliang423@163.com 日期:2017年11月 根据PSO多目标转变方式:1、将当前获得的Pareto解集中的一个解作为全局最优解参与寻优; 2、全局学习维度为15维;3、以网格化的方式进行溢出pareto解集的删除。
speciallurain/SCRAPY_CNKI_patent
##作者:刻刻团队 卢月亮 时间:2018年3月2号 联系方式:luyueliang423@163.com,爬虫爬取**知网2014年70万专利文件,scrapys用dos命令执行