本文關(guān)鍵詞：基于極限學習機的網(wǎng)頁分類應(yīng)用

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【摘要】：極限學習機ELM不同于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習算法(如BP算法),是一種高效的單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SLFNs)學習算法。將極限學習機引入到中文網(wǎng)頁分類任務(wù)中。對中文網(wǎng)頁進行預(yù)處理,提取其特性信息,從而形成網(wǎng)頁特征樹,產(chǎn)生定長編碼作為極限學習機的輸入數(shù)據(jù)。實驗結(jié)果表明該方法能夠有效地分類網(wǎng)頁。
【作者單位】： 武漢大學計算機學院;
【關(guān)鍵詞】： 極限學習機 中文網(wǎng)頁分類 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)頁特征提取
【基金】：國家自然科學基金(No.61272109)
【分類號】：TP393.092
【正文快照】： 1引言類。從以上的研究現(xiàn)狀中可以看出,Web頁面自動分類隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,Web信息呈現(xiàn)出海量化的的共同特點是采用基于機器學習模型(有監(jiān)督或者無監(jiān)趨勢。人們需要一個快速、智能化的工具有效地進行信督)學習網(wǎng)頁分類模式,然后進行自動分類。因此新的息處理。網(wǎng)頁分類是We

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本文編號：1000906