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基于PSO优化孪生支持向量机的自然语言处理

徐健 职燕 刘源

南京理工大学学报(自然科学版)2023,Vol.47Issue(1):103-108,6.
南京理工大学学报(自然科学版)2023,Vol.47Issue(1):103-108,6.DOI:10.14177/j.cnki.32-1397n.2023.47.01.013

基于PSO优化孪生支持向量机的自然语言处理

Natural language processing based on PSO optimized twin support vector machine

徐健 1职燕 2刘源3

作者信息

  • 1. 桂林医学院 智能医学与生物技术学院,广西 桂林541199
  • 2. 桂林电子科技大学 机电工程学院,广西 桂林541004
  • 3. 桂林理工大学 机械与控制工程学院,广西 桂林541006
  • 折叠

摘要

关键词

自然语言处理/孪生支持向量机/粒子群算法/惩罚因子/自适应权重

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

徐健,职燕,刘源..基于PSO优化孪生支持向量机的自然语言处理[J].南京理工大学学报(自然科学版),2023,47(1):103-108,6.

基金项目

国家自然科学基金(61474032) (61474032)

桂林医学院博士启动基金(31304019011) (31304019011)

南京理工大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSCDCSTPCD

1005-9830

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