基于模糊集贴近度的文本信息分类器分辨率改进算法研究

摘要

在利用分类器对文奉信息进行分类的实践中,,分辨率成为决定分类效果好坏的重要性能指标.模糊集问的贴近度作为一种直观有效的分类准则被广泛应用,但实际应用表明,现有模糊集贴近度计算模型对文本信息的区分度随模糊集中元素数量的增多而骤减.针对这一问题,本文构建了新的模糊集贴近度计算模型并证明了其在抑制不稳定部分、增强稳定性方面的效果.算例表明本文所构建的计算模型有效提高了分类器的分辨率.