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随着大数据时代的到来，对异构和分布式的模糊XML数据管理显得越来越重要。在模糊XML数据的管理中，模糊XML文档的分类是关键问题。针对模糊XML文档的分类，提出采用双隐层极限学习机模型来实现模糊XML文档自动分类。这个模型可以分为两个部分：第一层采用极限学习机提取模糊XML文档的相应特征，第二层利用核极限学习机根据这些特征进行最终的模糊XML文档分类。通过实验验证了所提方法的性能优势。首先对主要的调节参数包括隐藏层节点的数目L，常量C和核参数γ进行了研究，接下来的对比实验说明提出的基于双隐层ELM（Ext