10.3969/j.issn.1673-629X.2009.08.010
一种基于RBF神经网络的XML文本分类方法
为了快速有效地组织和分析海量的XML文本信息,XML文本的自动分类必不可少.文中提出了一种基于RBF神经网络的分类方法,并运用改进型的CHI统计量方法进行特征提取,对传统的加权公式进行了一些改进,再运用资源优化神经网络(RON)进行训练,做了必要的实验分析.实验结果表明该分离器有较高的分类质量,提高了分类的效率,有较高的分类准确性,满足了XML文本自动分类的要求.
XML文本分类、CHI统计量、RON、RBF神经网络
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TP311.5(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60773114;安徽省重点自然科学研究项目KJ2007A43
2009-09-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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