【摘 要】
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研究了一种基于局部卷积神经网络的新型文本分类识别算法。该算法主要由5个步骤组成。第一步使用基于搜索字符串的文本词频统计法构成异构文本数据的同构化结果;第二步将上述同构化结果进行三维模糊化处理;第三步使用经过模糊化的数据输入到卷积神经网络算法模块中进行机器学习分析;第四步通过针对神经元网络输出结果构建三维数据矩阵,并对该三维数据矩阵进行解模糊处理;第五步将该解模糊处理的数据重新构成数据查询表并将数据查询表内容进行格式化输出。通过主观评价法将这种文本分类识别算法分析结果与4个国内外常用搜索引擎分析结果进行对比
【机 构】
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陕西工业职业技术学院信息工程学院,陕西铁路工程职业技术学院人事处
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研究了一种基于局部卷积神经网络的新型文本分类识别算法。该算法主要由5个步骤组成。第一步使用基于搜索字符串的文本词频统计法构成异构文本数据的同构化结果;第二步将上述同构化结果进行三维模糊化处理;第三步使用经过模糊化的数据输入到卷积神经网络算法模块中进行机器学习分析;第四步通过针对神经元网络输出结果构建三维数据矩阵,并对该三维数据矩阵进行解模糊处理;第五步将该解模糊处理的数据重新构成数据查询表并将数据查询表内容进行格式化输出。通过主观评价法将这种文本分类识别算法分析结果与4个国内外常用搜索引擎分析结果进行对比
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