1、上海交通大學(xué)博士學(xué)位論文通過(guò)標(biāo)記樣本與未標(biāo)記樣本學(xué)習(xí)文本分類規(guī)則姓名：劉宏申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用指導(dǎo)教師：黃上騰20030801摘要II向量機(jī)目標(biāo)函數(shù)中對(duì)未標(biāo)記測(cè)試樣本的懲罰項(xiàng)得到模糊直推支持向量機(jī)由此在文本分類規(guī)則直推學(xué)習(xí)過(guò)程中就可以將純文本信息與超鏈接結(jié)構(gòu)信息結(jié)合起來(lái)加以利用在直推支持向量機(jī)中所有的測(cè)試樣本被同等對(duì)待而在模糊直推支持向量機(jī)中根據(jù)其模糊類別標(biāo)記的不同測(cè)試樣本得到區(qū)別對(duì)待從而細(xì)化了分類決策面的調(diào)整過(guò)程進(jìn)而可以

2、得到更為可靠的文本分類規(guī)則3優(yōu)化支持向量機(jī)主動(dòng)學(xué)習(xí)過(guò)程中選擇多個(gè)詢問(wèn)樣本的過(guò)程在支持向量機(jī)主動(dòng)學(xué)習(xí)過(guò)程中每一次循環(huán)可以選擇多個(gè)詢問(wèn)樣本但是如果其中兩個(gè)或多個(gè)詢問(wèn)樣本向量趨近于平行將無(wú)法達(dá)到以最大程度縮減版本空間的目的為了解決這個(gè)問(wèn)題提出了一個(gè)能夠在每個(gè)詢問(wèn)樣本向量與當(dāng)前分類決策面的距離大小和各個(gè)詢問(wèn)樣本向量之間的相互垂直程度大小之間取得合理平衡的方案與現(xiàn)有的選擇多個(gè)詢問(wèn)樣本的方案相比該方案可以提高支持向量機(jī)的泛化能力作者對(duì)以上創(chuàng)新工作的