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粗糙集和神经网络在文本分类中的应用研究
引用本文:卢向华,胡燕.粗糙集和神经网络在文本分类中的应用研究[J].洛阳工业高等专科学校学报,2007,17(6):8-10.
作者姓名:卢向华  胡燕
作者单位:1. 武汉理工大学计算机科学与技术学院,湖北,武汉,430070;洛阳理工学院计算机系,河南,洛阳,471023
2. 武汉理工大学计算机科学与技术学院,湖北,武汉,430070
摘    要:把粗糙集与神经网络结合,应用于文本分类,可以充分发挥两种方法的优势,取长补短,粗糙集理论可以有效地对样本集进行约简,从而简化了神经网络的结构,减少了网络的训练次数,学习速度和分类精度明显提高,并用仿真实验验证了此方法的有效性.

关 键 词:粗糙集  神经网络  文本分类
文章编号:1008-8814(2007)06-0008-03
收稿时间:2007-10-19
修稿时间:2007年10月19

The Application Research of Rough Sets and Neural Networks in Text Classification
LU Xiang-hua,HU Yan.The Application Research of Rough Sets and Neural Networks in Text Classification[J].Journal of Luoyang Technology College,2007,17(6):8-10.
Authors:LU Xiang-hua  HU Yan
Abstract:This paper integrates rough sets with neural networks,and makes it apply in text classification to exert the advantages of two methods.The rough sets may effectively carry on the reduction to the sample collection,thus the neural network structure is simplified and the network training number of times is reduced.The learning speed and classification precision are greatly improved after the training data is processed by rough sets,and computation time is decreased by using rough set theory.The simulation experiments show that this method is effective.
Keywords:Rough sets  Neural networks  Text classification
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