| 基于扩展角分类神经网络的文档分类方法 |
| |
| 引用本文： | 陈恩红,合源一幸,等.基于扩展角分类神经网络的文档分类方法[J].自考．职教．成教,2002,13(5):871-878. |
| |
| 作者姓名： | 陈恩红 合源一幸 |
| |
| 作者单位： | [1]中国科学技术大学计算机系，安徽合肥230027 [2]东京大学数学工程与信息物理系，日本113－86－56 |
| |
| 摘 要： | CC4神经网络是一种三层前馈网络的新型角分类（corner classification)训练算法，原用于元搜索引擎Anvish的档分类。当各档之间的规模接近时，CC4神经网络有较好的分类效果，然而当之间规模差别较大时，其分类性能较差。针对这一问题，本意图扩展原始CC4神经网络，达到对档有效分类的效果。为此，提出了一种基于MDS－NN的数据索引方法，将每一档映射至k维空间数据点，并尽可能地保持原始档之间的距离信息，其次，通过将索引信息变换为CC4神经 网络接受的0，1序列，实现对CC4神经网络的扩展，使其能够接受索引信息作为输入，实验结果表明对相互之间规模差别较大的档，扩展CC4神经网络的性能优于原始CC4神经网络的性能。同时，扩展CC4神经网络的分类精度与档索引方法有密切关系。
|
| 关 键 词： | 角分类 神经网络 文档分类 数据索引 距离信息 |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ |
|
