基于改进的模糊聚类RBF网络集成的文本分类方法
外文标题：Text classification based on improved Fuzzy clustering RBF neural network ensemble
文献类型：期刊
作者：张爱科[1]
机构：柳州职业技术学院,柳州,545006;中国人民大学信息学院,北京,100472
年：2012
期刊名称：四川大学学报（自然科学版）
卷：49
期：6
页码范围：1235-1239
增刊：增刊
收录情况：CSCD(CSCD:4708052)
所属部门：信息学院
语言：中文
ISSN：0490-6756
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_scdxxb201206012.aspx
DOI：10.3969/j.issn.0490-6756.2012.06.012
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基金：广西教育厅科研项目
关键词：RBF神经网络;文本分类;模糊聚类;神经网络集成;自适应遗传算法
摘要：Web文本分类是数据挖掘研究的一个热点问题.针对文本向量维度过高的特点,提出一种改进的模糊聚类RBF网络集成的文本分类方法,该方法利用模糊C均值聚类算法对文本特征向量进行简化、抽取,引入自适应遗传算法优化RBF神经网络的权值,构建RBF网络集成模型对文本进行分类.实验结果表明,该方法具有更高的分类效率和正确率.
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