结合聚类思想神经网络文本分类技术研究

• 作者: 朱云霞
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 文本分类 神经网络 聚类算法 互信息量
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 155-157
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.01.044

摘要

针对传统的基于神经网络文本分类算法收敛速度慢等缺点,在分析了文本分类系统的一般模型,以及在应用了互信息量的特征提取方法提取特征项后,提出了一种基于样本中心的径向基神经网络文本分类算法；并引入了聚类算法的核心思想,改进误差反向传播神经网络分类算法收敛速度较慢的缺点.实验结果表明,提出的改进算法与传统的BP神经网络分类算法相比,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	朱云霞	南京大学信息管理系	16	71	5.0	7.0