基于模糊VSM和RBF网络文本分类方法的研究与实现

摘要：

首先提出一种基于模糊向量空间模型和径向基函数网络的文本自动分类方法,该网络由输入层、隐层和输出层组成:输入层完成分类样本的输入,隐层提取输入样本所隐含的模式特征,将分类结果在输出层表现出来;其次,构造更详细的算法推导及实施方案;最后,以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例,对该方法的有效性进行验证,结果表明该方法分类效果较好.

关键词：数据挖掘、特征提取、神经网络、文本分类

所属期刊栏目：51

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：47-49,144