基于TF-IDF進(jìn)化集成分類(lèi)器的鐵路安全故障文本分類(lèi)
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：768 K
標(biāo)簽： 鐵路安全問(wèn)題 TF-IDF 基分類(lèi)器
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文檔介紹：鐵路安全問(wèn)題是鐵路運(yùn)輸保證的核心問(wèn)題，鐵路安全問(wèn)題非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)量大，文本內(nèi)容無(wú)特定規(guī)律，對(duì)于綜合分析解決安全故障問(wèn)題造成很高的難度。針對(duì)鐵路安全問(wèn)題數(shù)據(jù)智能分類(lèi)，提出進(jìn)化集成分類(lèi)器模型。運(yùn)用TF-IDF算法，通過(guò)分析接觸網(wǎng)安全問(wèn)題的數(shù)據(jù)特點(diǎn)提取文本特征。采用決策樹(shù)作為基分類(lèi)器的Bagging集成分類(lèi)器將文本數(shù)據(jù)分類(lèi)，在Bagging分類(lèi)過(guò)程中，針對(duì)Bagging算法產(chǎn)生的基分類(lèi)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(lèi)結(jié)果較優(yōu)的基分類(lèi)器組合解集。以鐵路局實(shí)際安全問(wèn)題進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，實(shí)驗(yàn)證明TF-IDF+Bagging+Genetic Algorithm=Evolutionary Ensemble Classifier進(jìn)化集成分類(lèi)器模型在鐵路安全問(wèn)題文本分類(lèi)中具有較高的準(zhǔn)確性。
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