| 基于TF-IDF進(jìn)化集成分類器的鐵路安全故障文本分類 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：768 K | |
| 標(biāo)簽： 鐵路安全問題 TF-IDF 基分類器 | |
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| 文檔介紹：鐵路安全問題是鐵路運輸保證的核心問題，鐵路安全問題非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)量大，文本內(nèi)容無特定規(guī)律，對于綜合分析解決安全故障問題造成很高的難度。針對鐵路安全問題數(shù)據(jù)智能分類，提出進(jìn)化集成分類器模型。運用TF-IDF算法，通過分析接觸網(wǎng)安全問題的數(shù)據(jù)特點提取文本特征。采用決策樹作為基分類器的Bagging集成分類器將文本數(shù)據(jù)分類，在Bagging分類過程中，針對Bagging算法產(chǎn)生的基分類器組合解集，提出采用遺傳算法(Genetic Algorithm)將其優(yōu)化，產(chǎn)生分類結(jié)果較優(yōu)的基分類器組合解集。以鐵路局實際安全問題進(jìn)行實驗分析，實驗證明TF-IDF+Bagging+Genetic Algorithm=Evolutionary Ensemble Classifier進(jìn)化集成分類器模型在鐵路安全問題文本分類中具有較高的準(zhǔn)確性。 | |
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