【摘 要】
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随着大数据、互联网等新兴科技的飞速发展,人们生活逐步向数字化、信息化迈进,高维图像数据、高维文本数据等各类复杂数据不断涌现。高维数据具有包含信息量大、易出现信息冗
【基金项目】
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国家自然科学基金(71774111)
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随着大数据、互联网等新兴科技的飞速发展,人们生活逐步向数字化、信息化迈进,高维图像数据、高维文本数据等各类复杂数据不断涌现。高维数据具有包含信息量大、易出现信息冗余的特征,给文本分类带来阻碍。为此,提出一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的高维数据多标签分类方法。该方法从数据降维的角度出发,利用最大依赖性降维方法(MDDM),将高维数据降为低维数据,提高有效信息占比、减少信息冗余。将降维后的低维数据作为长短期记忆神经网络的输入,利用softmax函数对神经网络的输出进行多标签分类。在食品稽查数据上进行的
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