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结合粗糙集的属性约简和RBF神经网络的分类机理，提出一种新的文本分类混合算法。试验结果表明，与朴素贝叶斯、SVM、kNN传统分类方法相比，该方法在保持分类精度的基础上，分类速度有明显提高，体现出较好的稳定性和容错性，尤其适用于特征向量多且难以分类的文本。
基于粗糙集和RBF神经网络的文本自动分类方法
【摘 要】
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结合粗糙集的属性约简和RBF神经网络的分类机理，提出一种新的文本分类混合算法。试验结果表明，与朴素贝叶斯、SVM、kNN传统分类方法相比，该方法在保持分类精度的基础上，分类速度
【机 构】
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山东理工大学图书馆
【出 处】
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现代图书情报技术
【发表日期】
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2006年6期
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