RBF神经网络在Web分类挖掘中的应用

• 作者: 艾尼瓦尔.努尔买买提
• 来源期刊: 长春师范学院学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: BP网络 WEB分类 径向基函数 特征选择
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 页码范围: 32-35
• 页数: 4页
• 分类号: TP309

摘要

为了有效地组织和分析大量WEB信息，本文设计了WEB分类发掘系统。BP网络应用广泛，但也有许多不足之处。因此，提出了用RBFNN（径向基函数神经网缃分类WEB页面信息的方法。分类系统框架主要包括RBF（径向基函数）分类器、评估模型及数据预处理。用Macro—Fi作为分类效果的评估标准，实验结果证实，RBFNN分类器比BPNN分类器更有效、更准确。并且用相同的分类器对不同类进行分类，分析了不同分类精度。

作者信息

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1	艾尼瓦尔.努尔买买提		1	0	0.0	0.0