结合聚类思想神经网络文本分类技术研究

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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。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/93231X/201201/40400041.html

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关键词：神经网络 分类技术 神经网 BP神经网络 cqvip 文本分类 神经网络 聚类算法 互信息量