文献类型：期刊文章

作　　者：朱云霞[1,2]

机构地区：[1]南京大学信息管理系,南京210093 [2]南京人口管理干部学院信息科学系,南京210042

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：江苏省高校自然科学研究计划资助目

年　　份：2012

卷　　号：29

期　　号：1

起止页码：155-157

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对传统的基于神经网络文本分类算法收敛速度慢等缺点,在分析了文本分类系统的一般模型,以及在应用了互信息量的特征提取方法提取特征项后,提出了一种基于样本中心的径向基神经网络文本分类算法;并引入了聚类算法的核心思想,改进误差反向传播神经网络分类算法收敛速度较慢的缺点。实验结果表明,提出的改进算法与传统的BP神经网络分类算法相比,具有较高的运算速度和较强的非线性映射能力,在收敛速度和准确程度上也有更好的分类效果。

关 键 词：文本分类 神经网络 聚类算法 互信息量

分 类 号：TP183]