基于TF-IDF进化集成分类器的铁路安全故障文本分类
所屬分類：技术论文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>768 K
標(biāo)簽： 铁路安全问题 TF-IDF 基分类器
所需積分：0分積分不夠怎么辦？
文檔介紹：铁路安全问题是铁路运输保证的核心问题，铁路安全问题非结构化文本数据量大，文本内容无特定规律，对于综合分析解决安全故障问题造成很高的难度。针对铁路安全问题数据智能分类，提出进化集成分类器模型。运用TF-IDF算法，通过分析接触网安全问题的数据特点提取文本特征。采用决策树作为基分类器的Bagging集成分类器将文本数据分类，在Bagging分类过程中，针对Bagging算法产生的基分类器组合解集，提出采用遗传算法(Genetic Algorithm)将其优化，产生分类结果较优的基分类器组合解集。以铁路局实际安全问题进行实验分析，实验证明TF-IDF+Bagging+Genetic Algorithm=Evolutionary Ensemble Classifier进化集成分类器模型在铁路安全问题文本分类中具有较高的准确性。
現(xiàn)在下載
VIP會(huì)員，AET專家下載不扣分；重復(fù)下載不扣分，本人上傳資源不扣分。