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文檔簡(jiǎn)介
1、本文首先對(duì)文本分類(lèi)的發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題進(jìn)行了系統(tǒng)性闡述,按文本分類(lèi)的一般過(guò)程對(duì)文本分類(lèi)相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了介紹和探討。重點(diǎn)分析和研究了文本表示、特征選擇技術(shù)以及文本分類(lèi)算法等文本分類(lèi)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(luò)算法的基本原理,并分別就自適應(yīng)遺傳算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練和分類(lèi)算法等問(wèn)題加以討論。
結(jié)合遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各自優(yōu)點(diǎn),提出了基于自適應(yīng)遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的文本分類(lèi)
2、方法,雖然BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比于其它算法有穩(wěn)定性、抗干擾性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),較適合用于文本分類(lèi),但仍存在學(xué)習(xí)效率低,收斂速度慢,并易陷入局部極小點(diǎn)等缺點(diǎn)。因此,本文將遺傳算法引進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,構(gòu)建自適應(yīng)遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
但遺傳算法在進(jìn)化過(guò)程中,由于變異和交叉的隨機(jī)性、無(wú)目的性,導(dǎo)致算法效率低,本文引入自適應(yīng)遺傳算子,控制種群進(jìn)化的方向,同時(shí)探討了多個(gè)群體遺傳等問(wèn)題。據(jù)此設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一個(gè)結(jié)合自適應(yīng)遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的文本
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