长春师范学院学报（自然科学版）
長春師範學院學報（自然科學版）
장춘사범학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHANGCHUN TEACHERS COLLEGE(SCIENCE SECTION)
2009年
2期
32-35
,共4页
BP网络%Web分类%径向基函数%特征选择
BP網絡%Web分類%徑嚮基函數%特徵選擇
BP망락%Web분류%경향기함수%특정선택
为了有效地组织和分析大量WEB信息,本文设计了WEB分类发掘系统.BP网络应用广泛,但也有许多不足之处.因此,提出了用RBFNN(径向基函数神经网络)分类WEB页面信息的方法.分类系统框架主要包括RBF(径向基函数)分类器、评估模型及数据预处理.用Macro-Fi作为分类效果的评估标准,实验结果证实,RBFNN分类器比BPNN分类器更有效、更准确.并且用相同的分类器对不同类进行分类,分析了不同分类精度.
為瞭有效地組織和分析大量WEB信息,本文設計瞭WEB分類髮掘繫統.BP網絡應用廣汎,但也有許多不足之處.因此,提齣瞭用RBFNN(徑嚮基函數神經網絡)分類WEB頁麵信息的方法.分類繫統框架主要包括RBF(徑嚮基函數)分類器、評估模型及數據預處理.用Macro-Fi作為分類效果的評估標準,實驗結果證實,RBFNN分類器比BPNN分類器更有效、更準確.併且用相同的分類器對不同類進行分類,分析瞭不同分類精度.
위료유효지조직화분석대량WEB신식,본문설계료WEB분류발굴계통.BP망락응용엄범,단야유허다불족지처.인차,제출료용RBFNN(경향기함수신경망락)분류WEB혈면신식적방법.분류계통광가주요포괄RBF(경향기함수)분류기、평고모형급수거예처리.용Macro-Fi작위분류효과적평고표준,실험결과증실,RBFNN분류기비BPNN분류기경유효、경준학.병차용상동적분류기대불동류진행분류,분석료불동분류정도.
