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为了快速有效地组织和分析海量的XML文本信息，XML文本的自动分类必不可少。文中提出了一种基于RBF神经网络的分类方法，并运用改进型的CHI统计量方法进行特征提取，对传统的加权公式进行了一些改进，再运用资源优化神经网络（RON）进行训练，做了必要的实验分析。实验结果表明该分离器有较高的分类质量，提高了分类的效率，有较高的分类准确性，满足了XML文本自动分类的要求。