一种基于粗糙集角分类神经网络的文档分类方法(英文)

被引：3

作者：

张卫丰 ^{[1
]}

徐宝文 ^{[2
]}

崔自峰 ^{[2
]}

徐峻岭 ^{[2
]}

机构：

[1] 南京邮电大学计算机学院

[2] 东南大学计算机科学与工程学院

来源：

Journal of Southeast University(English Edition) | 2006年 / 03期

关键词：

文档分类; 神经网络; 粗糙集; 元搜索引擎;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对文档分类过程中不同大小文档表示、文档特征选择和文档特征编码问题,提出了一种基于粗糙集的角分类神经网络Rough-CC4.利用近义词构成等价类,以此表示文档,可以缩小文档表示的维数、解决由于文档不同大小导致的精度问题、模糊近义词之间的差别;利用二进制编码方法对文档特征编码,可以提高Rough-CC4的精度,同时减小Rough-CC4的空间复杂度.Rough-CC4可以广泛用于大量文档集合的自动分类.

引用

页码：439 / 444

页数：6

共 4 条

[1] 基于扩展角分类神经网络的文档分类方法(英文) [J].

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