一种面向云计算环境的制造文本分类算法的研究.pdfVIP

2013年 1月 机械设计与制造工程 Jan．2013 第42卷第 1期 MachineDesignandManufacturingEngineering Vo1．42No．1 DOI：10．3969／j．issn．2095—509X．2013．01．008 一 种面向云计算环境的制造文本分类算法的研究 刘 -TI】，刘 中 (太原科技大学 机械工程学院，山西 太原 030024) 摘要：简要介绍了云计算的特点，为研究云计算环境下制造文本准确且快速分类的问题，阐述 了 NB和SVM算法。在分析NB和SVM算法优缺点的基础上，提出了一种NB—SVM算法，并对这3 种算法的实验结果进行 了对比。 关键词：云计算；文本分类；NB；SVM；NB—SVM 中图分类号：TH166 文献标识码 ：A 文章编号：2095—509X(2013)01—0028—03 随着互联网通道能力和运算能力的增强 以及 Web)上的机械制造资源，其类别有广义和狭义之 互联网整合技术和应用服务的演进 ，云计算作为一 分，本文只对狭义的制造资源进行研究。狭义的制 种新的互联网模式应运而生。云计算带来了3种 造资源是指加工制造一个产品所需要的物质元素， 服务方式 ：Iaas、Paas和 Saas，这 3种服务方式最大 它主要包括各种机床、刀夹具、量具和材料等 。 的特点是可使制造企业在软件方面变买为租，且省 制造资源文本的分类是基于数据 的机器学习 去本地安装与维护，也不用购买好的硬件 ，存储资 方法，该方法以训练样本为出发点来发现规律，从 料可以放到云端，设计开发产品时根据需要租用云 而实现对未知样本的识别分类 。文本分类的形式 网上的计算能力即可，并且还能决定在本地还是在 化描述是：训练和分类时赋予样本一定的主题特 云端运行所用的软件开发平台以及有哪些信誉好的足球投注网站和分类应 征，并将其特征用数据模型表示为(X，C)，X∈R ， 用程序 ¨。这样的云端办公室可为制造企业节省 其中，表示样本特征信息向量，c表示类别 J。 大量的人力 、物力和财力 ，省下的这些支 出和时间 若用到扩大再生产上将会大大增加制造企业对制 2 制造资源文本分类算法 造资源的需求，同时云计算带来的3种服务方式使 在云网上获得较好制造资源文本分类效果的 得Web上的信息量真正实现了几何级数的增长。 前提是选择合适的机器学习算法。分类算法根据 一 边是制造企业对制造资源的大量需求，一边是制 其依据的数学原理可划分为2类：基于统计的文本 造资源的大规模积累，怎样对浩如烟海 的制造资源 分类算法和基于规则的分类算法。常见的基于统 进行分类检索和管理已成为一个很重要的研究课 计的文本分类算法包括朴素贝叶斯 (Na~veBayes， 题 。 NB)，支持向量机，k最近邻 ，神经网络、多层感知 本文提出了一种制造资源文本分类算法，对制 器和 Rocchio算法等；常见的基于规则的分类算法 造资源的分类准确有效，可方便研究人员整理资料 包括基于决策树的分类算法、基于粗糙集的分类算 和构建制造资源本体库，从而为制造资源的语义发 法和基于模糊集合的分类算法等 』。 现打好基础。同时制造企业也能迅速地找到所需 在制造资源的Cloudweb分类研究中，制造资 的资源，降低产品的开发周期，提高产品和企业的 源文本包括两分类问题和多分类问题，前者是指将 竞争能力 文