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神经网络作为分类器的算法研究及在信息检索中的应用     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 A Study of Algorithms of Neural Networks as Classifiers and Their Application in Text Classification
【作者】 周瑛;
【导师】 张铃;
【学位授予单位】 安徽大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2006
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 安徽大学
【网络出版投稿时间】 2006-11-10
【关键词】 神经网络; 分类; 覆盖算法; 概率逻辑神经网络; 有限混合模型; 最大似然估计; 期望最大化算法; 文本分类;
【英文关键词】 Neural networks; Classification; Cover algorithm; Probabilistic logic neural networks; Finite mixtures of models; Maximum likelihood estimation; Expectation maximization algorithm; Text classification;
【中文摘要】 本文以统计理论为基础,主要讨论在计算机上用软件模拟实现的神经网络分类器。在综述了神经网络作为分类器的研究现状及存在问题的基础上,着重对构造性学习方法中的覆盖算法进行深入的探讨和改进,以达到缩短学习时间、简化网络结构、提高分类精度的目的。主要的研究内容及创新如下: (1) 提出了覆盖算法的概率模型,并利用有限混合模型的极大似然拟合,用期望最大化算法对覆盖算法进行优化处理。将用原覆盖算法所得到的覆盖结果看作是一个预处理,将覆盖某一类样本的覆盖数看作是有限混合模型中的分量数目,解决了有限混合模型中分量数目难以估计这一难题,而不是主观地去估计分量的数目。某一类样本有多少个覆盖,就认为有限混合模型中的分量数目是多少,将覆盖某一类样本的每个覆盖看成一个Gauss分布,利用混合模型的极大似然拟合,用期望最大化算法来对覆盖算法进行优化处理。扩大了覆盖算法的应用范围,模拟结果表明新算法提高了测试精度。 (2) 对覆盖算法中的参数与测试精度的关系进行了研究。得出的结论如下:当原空间的k维样本向特征空间的k+1维投影时,超球半径的大小R与测试精度、拒识样本数之间几乎没有关...
【英文摘要】 Based on the theory of statistics, this dissertation investigates neural network classifiers realized with software simulation in the computer. After a brief summary of the existing studies of the neural networks as classifiers and the problems that are still waiting to be solved, the dissertation begins to focus on the study of the cover algorithms in the constructive learning methods with the aim to shorten the learning time, simplify the network structure and improve the classification precision. The dis...
【更新日期】 2006-12-16

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导师:张铃    导师单位:安徽大学    学位授予单位:安徽大学
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