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结合聚类思想神经网络文本分类技术研究
结合聚类思想神经网络文本分类技术研究
作者:
朱云霞
原文服务方:
计算机应用研究
文本分类
神经网络
聚类算法
互信息量
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.
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文献信息
篇名
结合聚类思想神经网络文本分类技术研究
来源期刊
计算机应用研究
学科
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
研究方向
页码范围
155-157
页数
分类号
TP183
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-3695.2012.01.044
五维指标
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
传播情况
被引次数趋势
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版权信息
全文
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节点文献
文本分类
神经网络
聚类算法
互信息量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
主办单位:
四川省计算机研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-3695
CN:
51-1196/TP
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1984-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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