文档名：基于LIBSVM的视觉信息页面块分析模型
随着网络技术的发展,逐渐的每个人都需要面对网络,浏览不同的网页,而网页页面的组成结构复杂,人的感官对于页面的认识与人眼所见并不相同.本文通过对于5473条页面的分析数据进行科学的分析处理,每一页面的属性都有10个,根据这些属性建立基于支持向量机的视觉信息页面块分类模型,再利用LIBSVM工具对于所有页面的属性数据进行深入优化、分析、处理和解释,最后打得到的分类结果准确率达到97％,这样好的结果对网页的认识提供了非常有效的理论依据.
作者：董婷
作者单位：榆林学院信息工程学院陕西榆林719000
母体文献：2017全国激光前沿检测技术军民融合交流研讨会论文集
会议名称：2017全国激光前沿检测技术军民融合交流研讨会
会议时间：2017年9月27日
会议地点：上海
主办单位：中国仪器仪表学会
语种：chi
分类号：
关键词：网页页面块 分类模型 属性数据 支持向量机
在线出版日期：2019年11月20日
基金项目：
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