基于卷积神经网络的网页信息资源定向抽取方法研究

• 作者: 周沭玲
• 来源期刊: 齐齐哈尔大学学报（自然科学版）
• 关键词: 分布式融合集成网络 卷积神经网络 网页信息资源 定向抽取
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 页码范围: 33-37,53
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-984X.2021.04.007

摘要

为了提高分布式融合集成网络网页信息资源定向抽取能力,提出基于卷积神经网络的分布式融合集成网络网页信息资源定向抽取方法.构建分布式融合集成网络网页信息的自适应聚类处理模型,获得分布式融合集成网络网页信息数据集合,采用多重属性调度的方法,建立高分布式融合集成网络网页信息检测的模糊度训练集,实现对网页信息资源的模糊参数辨识与融合,采用最优策略下均衡控制的方法,得到高分布式融合集成网络网页信息的模糊决策特征调度矩阵,通过自相关检测识别与参数寻优的方法实现网页信息资源的定向抽取.仿真结果表明,采用该方法进行网页信息资源定向抽取的精度较高,自适应性较好,提高了网页信息资源定向抽取能力.