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有理样条权函数神经网络研究及其在文本分类中的应用的综述报告.docx

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有理样条权函数神经网络研究及其在文本分类中的应用的综述报告.docx

上传人:niuww 2024/4/17 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【有理样条权函数神经网络研究及其在文本分类中的应用的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【有理样条权函数神经网络研究及其在文本分类中的应用的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。有理样条权函数神经网络研究及其在文本分类中的应用的综述报告本文将介绍有理样条权函数神经网络(Rational-work,RSWFNN)的研究以及其在文本分类中的应用。RSWFNN是一种具有高度可扩展性、泛化能力和鲁棒性的新型人工神经网络模型,可应用于不同领域的问题。(RSWFNN)的基本原理有理样条权函数神经网络是一种基于有理样条函数和权函数构成的新型神经网络模型。RSWFNN网络的基本单元包括三个层次:输入层、隐层和输出层。其中,隐层是由一个有理样条权函数所组成的。有理样条函数是指具有多个完整连续产生的导数的函数。其通过在样条节点处连接多个函数段来模拟复杂非线性函数。权函数则允许网络对于不同的输入数据赋予不同的重要性,从而更好地反映出其特征。。通过对输入文本进行预处理,例如去除停用词和标点符号等,将其转换为向量形式。在隐层中使用有理样条权函数来提取相关特征,然后将这些特征转换为一个向量,最终从输出层提取相关结论。文本分类是一种学****算法,用于自动对文本内容进行分类。这项技术在信息检索和数据挖掘中应用广泛,如情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等。RSWFNN在这些任务中的表现优于传统的机器学****模型和其他神经网络模型,具有更高的准确性和鲁棒性。,RSWFNN是一种具有高度可扩展性、泛化能力和鲁棒性的新型人工神经网络模型,适用于不同领域的问题。在文本分类中,它已经得到了成功的应用,具有更高的准确性和鲁棒性。由于RSWFNN模型的独特性,具体应用可能需要进行一些定制化的开发,未来有望在更多任务中得到应用。