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一种基于RBF神经网络的XML文本分类方法
被引：6
作者：
刘锋
唐佳
仲红
机构：
[1] 安徽大学计算机科学与技术学院
来源：
关键词：
XML文本分类;
CHI统计量;
RON;
RBF神经网络;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.1 [文字信息处理];
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
120506 [数字人文];
140502 [人工智能];
摘要：
为了快速有效地组织和分析海量的XML文本信息,XML文本的自动分类必不可少。文中提出了一种基于RBF神经网络的分类方法,并运用改进型的CHI统计量方法进行特征提取,对传统的加权公式进行了一些改进,再运用资源优化神经网络(RON)进行训练,做了必要的实验分析。实验结果表明该分离器有较高的分类质量,提高了分类的效率,有较高的分类准确性,满足了XML文本自动分类的要求。
引用
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