Публікація:
Многослойная адаптивная нечеткая вероятностная нейронная сеть в задачах классификации текстовых документов

Завантаження...
Зображення мініатюри

Дата

2015

Назва журналу

ISSN журналу

Назва тома

Видавництво

Дослідницькі проекти

Організаційні підрозділи

Видання журналу

Анотація

Рассмотрена задача классификации текстовых документов на основе нечеткой вероятностной нейронной сети в режиме реального времени. В массиве текстовых документов может быть выделено различное количество классов, к которым могут относиться данные документы. При этом предполагается, что данные классы могут иметь в n-мерном пространстве различную форму и взаимно перекрываться. Предложена архитектура многослойной адаптивной нечеткой вероятностной нейронной сети, которая позволяет решать задачу классификации в последовательном режиме по мере поступления новых данных. Предложен алгоритм обучения многослойной адаптивной нечеткой вероятностной нейронной сети, а также решена задача классификации на основе предложенной архитектуры в условиях пересекающихся классов, что позволяет относить один экземпляр текстового документа к разным классам с различной степенью вероятности. Архитектура классифицирующей нейронной сети отличается простотой численной реализацией и высокой скоростью обучения, и предназначена для обработки больших массивов данных, характеризующихся векторами признаков высокой размерности. Предлагаемая нейронная сеть и метод еe обучения предназначены для работы в условиях пересекающихся классов, отличающихся как формой, так и размерами.

Опис

Ключові слова

классификация, нейронная сеть, пересекающиеся классы, нейроны в точках данных

Бібліографічний опис

Бодянский Е.В. Многослойная адаптивная нечеткая вероятностная нейронная сеть в задачах классификации текстових документов [Текст] / Е.В. Бодянский, Н.В. Рябова, О.В. Золотухин // Радиоэлектроника, информатика, управление. – 2015. – №1(32). – С. 39-45.

DOI