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基于自组织特征映射的网页分类研究 被引量：2

The Classification of Web Pages based on SOFM
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摘要 本文提出了一种SOFM(自组织特征映射)与LVQ(学习矢量量化)相结合的分类算法,利用一种新的网页表示方法,形成特征向量并应用于网页分类中.该方法充分利用了SOFM自组织的特点,同时又利用LVQ解决聚类中测试样本的交迭问题.实验表明它不仅具有较高的训练效率,同时有比较好的查全率和查准率.
作者 张义忠 赵明生 梁久祯
机构地区 清华大学电子工程系
出处 《测试技术学报》 2002年第z2期1433-1438,共6页 Journal of Test and Measurement Technology
基金 本课题得到清华大学985项目和国家自然科学基金(60003014)资助
关键词 自组织特征映射 特征提取 神经网络 分类
分类号 TB9-55 [机械工程—测试计量技术及仪器]
  • 相关文献

参考文献5

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同被引文献8

引证文献2

二级引证文献2

测试技术学报
2002年 第z2期

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