通信垃圾文本识别的半监督学习优化算法

在对非平衡通信文本使用随机下采样来提高分类器性能时,为了解决随机下采样样本发生有偏估计的问题,提出基于否定选择密度聚类的下采样算法(NSDC-DS)。利用否定选择算法的自体异常检测机制改善传统聚类,将样本中心点和待聚类样本分别作为检测器和自体集,对两者进行异常匹配;使用否定选择密度聚类算法对样本相似性进行评估,改进传统的下采样方法,使用NBSVM分类器对采样后的通信样本进行垃圾识别;使用PCA对样本所具有的信息量进行评估,提出改进的PCA-SGD算法对模型参数进行调优,完成通信垃圾文本的半监督识别任务。为了验证改进算法的优越性,使用不平衡通信文本等多个数据集,在否定选择密度聚类、NSDC-DS算法、PCASGD与传统模型上进行对比分析。实验结果表明,改进的模型不仅具有较好的通信垃圾文本识别能力,而且具有较快和稳定的收敛速度。

基于PCA的GHA算法在BP网中的融合应用

针对传统特征提取方法和BP神经网络相结合而存在的缺点,提出一种新的分类器模型"PCABP网"。首先利用PCA特征向量来初始化PCABP网的初始层权值矩阵,由此新模型的初始层起到取代PCA进行特征提取的作用。其次在训练过程中通过GHA和GD算法对初始层投影权值矩阵进行动态调节来优化特征向量。该方法从源头样本来优化"类别分离"和"特征提取",找到对样本降维和分类的最佳契合点,以此来替代传统模式识别中"首先单独特征提取,其次利用分类器分类"的方式。在FERET人脸库上的实验结果验证了该方法的有效性。