【摘 要】
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针对传统的方法很难做到根据输入向量的实际分布来设置Kohonen层各神经元对应的权向量的状况，因其会影响文本的聚类质量，所以利用人工神经网络和基因表达式编程（GEP）的互补优势，通
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针对传统的方法很难做到根据输入向量的实际分布来设置Kohonen层各神经元对应的权向量的状况，因其会影响文本的聚类质量，所以利用人工神经网络和基因表达式编程（GEP）的互补优势，通过利用GEP在组合优化的方法进行对CPN网络中Kohonen层的联接权向量的优化，提出了一种基于GEP和CPN网络的文本聚类算法（GCTCA）。通过实验结果表明了该算法在文本聚类上的有效性与优越性。
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