鞍山师范学院学报
鞍山師範學院學報
안산사범학원학보
JOURNAL OF ANSHAN TEACHERS COLLEGE
2011年
2期
42-44
,共3页
径向基函数%文本%聚类%神经网络
徑嚮基函數%文本%聚類%神經網絡
경향기함수%문본%취류%신경망락
利用RBF网络进行文本自动分类,对训练集进行聚类,使得每个簇内部的相似性尽可能高,而簇之间的相似性尽可能低.为每一个簇的中心定义相应的径向基函数,再对由这些径向基函数构成的两层神经网络进行训练.因考虑到了不同簇之间的差异性,因此很好解决"兼类"问题.
利用RBF網絡進行文本自動分類,對訓練集進行聚類,使得每箇簇內部的相似性儘可能高,而簇之間的相似性儘可能低.為每一箇簇的中心定義相應的徑嚮基函數,再對由這些徑嚮基函數構成的兩層神經網絡進行訓練.因攷慮到瞭不同簇之間的差異性,因此很好解決"兼類"問題.
이용RBF망락진행문본자동분류,대훈련집진행취류,사득매개족내부적상사성진가능고,이족지간적상사성진가능저.위매일개족적중심정의상응적경향기함수,재대유저사경향기함수구성적량층신경망락진행훈련.인고필도료불동족지간적차이성,인차흔호해결"겸류"문제.
