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《基于資源分配網(wǎng)絡和語義特征選取的文本分類-論文.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、"T($1:!"%[&/0""""計算機工程與科學第14卷第"期"3!$年"月"E**(!339:!13;T>RXGODL,8@68DDL68@]*J6D8JD^>?_14"(>_"".DS_"3!$"文章編號!!339:!13;!"3!$$3":31$3:39基于資源分配網(wǎng)絡和語義特征選取的文本分類!何曉亮!!"!宋"威!!梁久禎!!!#江南大學物聯(lián)網(wǎng)工程學院"江蘇無錫"!$!""#"#公安部交通管理科學研究所"江蘇無錫"!$!%!$摘"要!針對資源分配網(wǎng)絡!&'("算法存在隱含層節(jié)點受初始學習數(shù)據(jù)影響大#收斂速度低等問題$提出一種新的&'(學習算法%通過
2、均值算法確定初始隱含層節(jié)點$在原有的&新穎性準則'基礎上增加&)*窗口$更好地判定隱含層節(jié)點是否增加%同時$采用最小均方!+)*"算法與擴展卡爾曼濾波器!,-."算法相結(jié)合調(diào)整網(wǎng)絡參數(shù)$提高算法學習速度%由于基于詞向量空間文本模型很難處理文本的高維特性和語義復雜性$為此通過語義特征選取方法對文本輸入空間進行語義特征的抽取和降維%實驗結(jié)果表明$新的&'(學習算法具有學習速度快#網(wǎng)絡結(jié)構緊湊#分類效果好的優(yōu)點$而且$在語義特征選取的同時實現(xiàn)了降維$大幅度減少文本分類時間$有效提高了系統(tǒng)分類準確性%關鍵詞!&'(學習算法(徑向基函數(shù)(語義特征選取(擴展卡爾曼濾波器
3、算法(最小均方算法(文本分類中圖分類號!/012!文獻標志碼!'!"#%!3#1242&5#6778#!339:!13;#"3!$#3"#3"$$%&'()'%*"+#,)'#"-.)/%!"-+%/"0+(%)11"()'#-*-%'2"+3)-!/%4)-'#(5%)'0+%/%1%('#"-!"""*A(BCD6!"+E'(BF6G:HID8!<,;6=>:?6=8@!!#*JI>>?>KE>/,8@68DDL68@"F6=8@8=8M86NDL76OP"CGQ6"!$!""#"#/L=KK6J)=8=@DRD8O&D7D=LJIE87O6OGOD")
4、6867OLP>K0GS?6J*DJGL6OP"CGQ6"!$!%!"TI68=$6./'+)('%T>8KL>8ODUV6OIOIDDQ67OD8JD>KI6UUD88>UD7=KKDJODUSPOID686O6=??D=L868@U=O==8UOID?>VJ>8NDL@D8JDL=OD>K&'(?D=L868@=?@>L6OIR"=8DV&D7>GLJD'??>J=O68@(DOV>LW!&'($?D=L868@=?@>L6OIR67XL>X>7DU#/ID686O6=?I6UUD8?=PDL8>UD"UDODLR68DUOIL>G@I-:RD=87=?
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