基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的增量式crawler重訪(fǎng)頻率研究
【圖文】:
采用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播學(xué)習(xí)算法來(lái)建立模型.模型結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖1(采用一個(gè)隱含層的BP網(wǎng)絡(luò)),圖中,Xp=(xp1, xp2,…, xpn)表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第p個(gè)樣本的輸入向量,p=1,2
間隱含層節(jié)點(diǎn),l為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù).圖1 模型結(jié)構(gòu)圖2中xk表示節(jié)點(diǎn)k的輸入,wkj表示第k個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)與第j個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)接強(qiáng)度;θj表示節(jié)點(diǎn)j的閾值,tjk表示第j個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn)與第k個(gè)輸出層節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)接強(qiáng)度;θk表示節(jié)點(diǎn)k的閾值,yk表示節(jié)點(diǎn)k的輸出.圖2 各層節(jié)點(diǎn)的權(quán)值和閾值隱含層節(jié)點(diǎn)輸出模型為lj= f∑wijxi-θj;輸出節(jié)點(diǎn)輸出模型為yk= f∑tjklj-θk,式中f為非線(xiàn)形作用函數(shù).輸入層節(jié)點(diǎn)與隱含層節(jié)點(diǎn)的聯(lián)接強(qiáng)度取值wij、隱含層節(jié)點(diǎn)與輸出層節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)接強(qiáng)度tjk以及閾值θ統(tǒng)稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò)參數(shù).2.2 模型原理找出可能影響網(wǎng)頁(yè)變化的參數(shù),用這些參數(shù)組成樣本作為輸入信號(hào)X,用實(shí)際兩次變化時(shí)間間隔作為期望輸出T.網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出Y與期望輸出T之間的偏差作為誤差E,預(yù)先設(shè)定的最小誤差為minE.BP學(xué)習(xí)(訓(xùn)練)算法如下.a.用(-1
【作者單位】: 華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院 華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院
【基金】:國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目 (2 0 0 2AA4Z3110 )
【分類(lèi)號(hào)】:TP393.09
【共引文獻(xiàn)】
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