基于FOA-SVM的中文文本分类方法研究

摘要：

中文文本分类方法直接影响分类性能,支持向量机(SVM)在处理文本分类这种高维问题上有明显的优势.SVM的分类精度取决于核函数的核参数和惩罚参数,本文提出了一种用果蝇优化算法(FOA)获取SVM参数的FOA-SVM方法.将FOA-SVM用于中文文本分类,实验结果表明,FOA-SVM能得到较高的分类准确率,在文本分类上表现较强的鲁棒性.

关键词：中文文本分类、支持向量机、果蝇优化算法、参数优化

所属期刊栏目：53

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省教育厅指导项目Z2014149

在线出版日期：2016-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：759-763