| 基于改进的模糊聚类RBF网络集成的文本分类方法 |
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| 引用本文： | 张爱科,符保龙,李辉. 基于改进的模糊聚类RBF网络集成的文本分类方法[J]. 四川大学学报(自然科学版), 2012, 49(6): 1235-1239 |
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| 作者姓名： | 张爱科 符保龙 李辉 |
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| 作者单位： | 1. 柳州职业技术学院,柳州,545006
2. 中国人民大学信息学院,北京,100472 |
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| 基金项目： | 广西教育厅科研项目(200911LX486,201106LX745,201204LX593) |
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| 摘 要： | Web文本分类是数据挖掘研究的一个热点问题.针对文本向量维度过高的特点,提出一种改进的模糊聚类RBF网络集成的文本分类方法,该方法利用模糊C均值聚类算法对文本特征向量进行简化、抽取,引入自适应遗传算法优化RBF神经网络的权值,构建RBF网络集成模型对文本进行分类.实验结果表明,该方法具有更高的分类效率和正确率.
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| 关 键 词： | RBF神经网络 文本分类 模糊聚类 神经网络集成 自适应遗传算法 |
| 收稿时间： | 2012-04-23 |
Text classification based on improved Fuzzy clustering RBF neural network ensemble |
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| ZHANG Ai-Ke,FU Bao-Long and LI Hui. Text classification based on improved Fuzzy clustering RBF neural network ensemble[J]. Journal of Sichuan University (Natural Science Edition), 2012, 49(6): 1235-1239 |
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| Authors: | ZHANG Ai-Ke FU Bao-Long LI Hui |
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| Affiliation: | Liuzhou Vocational Technological College;Liuzhou Vocational Technological College;College of Information, Renmin University |
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