【摘 要】
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Web网络中存在海量文本,需要进行合理高效的文本抽取,实现Web文本数据挖掘。由于Web文本数据的高维特性,文本抽取过程中自动分类配对困难。提出一种基于RBF神经网络隐节点共
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Web网络中存在海量文本,需要进行合理高效的文本抽取,实现Web文本数据挖掘。由于Web文本数据的高维特性,文本抽取过程中自动分类配对困难。提出一种基于RBF神经网络隐节点共振致密配对的Web数据文本抽取算法,进行Web数据文本特征采样与关联主特征挖掘,在每次移动中形成RBF隐节点共振致密配对,得到最优文本特征选择的路径,建立RBF神经网络分类器,实现基于蚁群算法的特征抽取算法改进。实验结果表明,该算法能有效实现对隐节点的共振致密配对,特征挖掘跟踪性能较好,保障了挖掘性能,系统所提取的特征分量与其他模糊分量差距较小,文本正确抽取召回率高于传统方法,在Web网络数据文本抽取中具有优越可靠的应用价值。
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