电脑开发与应用
電腦開髮與應用
전뇌개발여응용
COMPUTER DEVELOPMENT & APPLICATIONS
2007年
6期
58-60
,共3页
信息过滤%向量空间模型%BP人工神经网络
信息過濾%嚮量空間模型%BP人工神經網絡
신식과려%향량공간모형%BP인공신경망락
首先介绍了信息过滤中向量空间模型的基本工作原理.针对目前信息过滤技术过滤精度低、速度慢的缺点,利用BP人工神经网络网络稳定、学习能力强的特点,重点研究了BP人工神经网络特征输入数据的取得、网络拓扑结构的选择、BP人工神经网络的训练过程、神经网络产生结果数据的处理方式,在此基础上提出了一种基于BP人工神经网络的信息过滤模型,实验证明,此模型过滤效率有了显著提高.
首先介紹瞭信息過濾中嚮量空間模型的基本工作原理.針對目前信息過濾技術過濾精度低、速度慢的缺點,利用BP人工神經網絡網絡穩定、學習能力彊的特點,重點研究瞭BP人工神經網絡特徵輸入數據的取得、網絡拓撲結構的選擇、BP人工神經網絡的訓練過程、神經網絡產生結果數據的處理方式,在此基礎上提齣瞭一種基于BP人工神經網絡的信息過濾模型,實驗證明,此模型過濾效率有瞭顯著提高.
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