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根据Web文档分类与人工神经网络理论,设计了一个Web分类挖掘系统.针对BP网络分类器的不足,提出了用径向基函数神经网络对Web页面中的文本信息进行分类的方法.实验初步证明,用径向基函数进行分类比BP算法构造的神经网络更具准确性,有效地提高了分类的正确率.
基于RBF神经网络的Web分类挖掘研究
【摘 要】
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根据Web文档分类与人工神经网络理论,设计了一个Web分类挖掘系统.针对BP网络分类器的不足,提出了用径向基函数神经网络对Web页面中的文本信息进行分类的方法.实验初步证明,用
【机 构】
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太原理工大学信息工程学院山西太原030024
【出 处】
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太原理工大学学报
【发表日期】
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2004年4期
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