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王立志; 慕晓冬; 刘宏岚;
火箭军工程大学信息工程系 西安 710025;
北京科技大学计算机科学与通信工程学院 北京 100083;
情感分析; 网络爬虫; SVM分类; 惯性递减; 粒子群优化;
机译:具有数据增强功能的CHARCNN-SVM用于中文文本数据情感分类
机译:异常使用SVM和C4.5分类的异常入侵检测,具有改进的粒子群优化(I-PSO)
机译:自动胶质母细胞瘤多形体检测使用杂交-SVM具有改进的粒子群优化
机译:基于支持向量机的中文文本情感分类方法
机译:采用一连续响应和一二进制响应的双响应系统最优实验设计的改进实现条件
机译:改进的粒子群优化算法针对连续优化问题采用集体局部单峰搜索
机译:改进的个性化电子课程组合方法 - 采用惯性系数的改进粒子群优化算法
机译:高度参数化反演的方法:bgapEsT,采用pEsT文档和指令的贝叶斯地统计学方法实现。
机译:将词汇表知识整合到SVM学习中以改善情感分类
机译:将LEXICON知识纳入SVM学习,以改善情感分类
机译:将LEXICON知识纳入SVM学习以改善情感分类
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