基于BP_Adaboost的文本分类研究

• 作者: 唐小侠 董元元 陈基漓
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 Adaboost算法 文本分类
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 技术·应用
• 页码范围: 42-43
• 页数: 2页
• 分类号: TP391
• 字数: 1354字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-6833.2012.03.015

摘要

本文针对单个BP神经网络在文本分类中准确率较低的问题,通过级联多个BP神经网络,利用Adaboost算法调整各个BP弱分类器的权值,从而获得了一个稳定、高效的BP_Adaboost强分类器。实验结果现实：BP_Adaboost文本分类准确率比BP神经网络提高了9.09%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董元元		4	8	2.0	2.0
2	陈基漓		15	49	4.0	6.0
3	唐小侠		4	8	2.0	2.0