基于自適應遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡的文本分類方法研究.pdf

1、本文首先對文本分類的發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題進行了系統(tǒng)性闡述，按文本分類的一般過程對文本分類相關(guān)技術(shù)進行了介紹和探討。重點分析和研究了文本表示、特征選擇技術(shù)以及文本分類算法等文本分類關(guān)鍵技術(shù)。
　　 本文較為系統(tǒng)地闡述了遺傳算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的基本原理，并分別就自適應遺傳算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習訓練和分類算法等問題加以討論。
　　 結(jié)合遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的各自優(yōu)點，提出了基于自適應遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的文本分類

2、方法，雖然BP神經(jīng)網(wǎng)絡相比于其它算法有穩(wěn)定性、抗干擾性強等優(yōu)點，較適合用于文本分類，但仍存在學習效率低，收斂速度慢，并易陷入局部極小點等缺點。因此，本文將遺傳算法引進BP神經(jīng)網(wǎng)絡中，構(gòu)建自適應遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型。
　　 但遺傳算法在進化過程中，由于變異和交叉的隨機性、無目的性，導致算法效率低，本文引入自適應遺傳算子，控制種群進化的方向，同時探討了多個群體遺傳等問題。據(jù)此設計和實現(xiàn)了一個結(jié)合自適應遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的文本