改进的RBF文本分类算法

• 作者: 王欣欣 赖惠成
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 文本分类 核主成分分析 RBF神经网络 聚类算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 其他
• 页码范围: 156-158
• 分类号: TP183
• 字数: 2585字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2011.12.053

摘要

分析了文本分类系统的一般模型及现有技术,在应用了核主成分分析的特征降维方法进行处理后,提出了一种基于样本中心的径向基( RBF)神经网络文本分类算法,并且引入了聚类算法的核心思想,来改进误差反向传播(BP)神经网络分类算法收敛速度较慢的缺点.实验结果表明, RBF网络与BP网络相比,具有较高的运算速度和较强的非线性映射能力,在收敛速度和准确程度上也有更好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赖惠成	新疆大学信息科学与工程学院	71	372	9.0	16.0
2	王欣欣	新疆大学信息科学与工程学院	3	4	1.0	1.0