一种新的网页自动分类预处理方法

介绍了一种常用的文件类型HTML文件的文本信息预处理方法,该方法能够快速提取网页文本。实验表明,该预处理方法具有较好的分类效果。     

BP神经网络在股市短期预测中的应用

设计了一个三层BP神经网络模型,结合MATLAB神经网络工具箱,针对一只个股实际数据,进行了该网络模型的训练与仿真,并时股市行情进行了短期预测。通过实验数据,计算出短期的预测值与实际收盘价的均方误差Q=0．027623,这说明此方法是有效和可行的。     

基于量子自组织网络的Web文本自动分类方法

针对Web信息挖掘中的文本自动分类问题,提出了一种基于模糊特征向量和量子自组织特征映射网络的分类方法.该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的Web位置信息,构造出模糊特征向量,使自动分类原则更接近手工分类方法.     

BP神经网络在农业发展中的应用

本文简述了BP神经网络的基本原理,提出了一种基于BP神经网络对农业增加值占国内生产总值的比重的测评模型。实验表明,该模型的辨识精度高,能正确实现。     

BP神经网络在股市短期预测中的应用

设计了一个三层BP神经网络模型,结合MATLAB神经网络工具箱,针对一只个股实际数据,进行了该网络模型的训练与仿真,并时股市行情进行了短期预测。通过实验数据,计算出短期的预测值与实际收盘价的均方误差Q=0．027623,这说明此方法是有效和可行的。     

基于卷积神经网络的SVM分类算法在图像分类中的应用

利用卷积神经网络强大的自学能力,训练合适的CNN来提取图像特征信息,利用RBF函数作为支持向量机的核函数,并结合粒子群算法优化SVM参数,完成图像分类的混合算法。针对乳腺组织的病理图像分类性能的实验分析,给出了混合分类算法的优越性。     

浅议BP神经网络在建筑工程造价中的应用

在建设项目工程中造价估算是一项十分重要的工作,根据神经网络的原理和工程造价估算的特点,通过研究工程造价的构成,特别是建筑工程结构和主要分项工程的特征在工程造价中所起的作用,确定了主要因素,作为神经网络的输入变量,提出了基于BP神经网络的工程估价模型,共收集工程估价实例作为训练样本作为检测实例,经测算其精度基本可以满足实际工程投资估算的需要。因此：神经网络在这方面有很好的应用前景。     

BP神经网络在煤巷围岩稳定性分类中的应用

煤巷困岩稳定性受许多因素的影响,各因素间有着复杂的非线性关系。BP神经网络对输入的样本具有很强的识别与分类能力,可以实现精确的非线性预测。本文应用MATLAB语言,建立了适用于煤巷围岩稳定性分类的BP神经网络,具有很好的评价识别效果。     

BP神经网络在网站评价中的应用研究

本文在借鉴前人研究成果的基础上,基于用户的视点,总结了一套包含15个指标的网站评价指标体系,并采用基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络模型对专家给出的网站评价结果进行学习,经过学习的神经网络模型可以用来对其他网站进行评价.实验结果表明,该模型是可行的.     

基于层次结构的网页自动分类系统的设计与实现

构建了基于层次结构的网页自动分类系统;探讨了该系统中涉及的各项关键技术和构建方法;实现了平面分类和层次分类两种分类方法,并对两种分类方法在网络基础教育资源的环境下进行测试,给出了评价与分析.实验表明,层次分类方法有利于提高分类效率和分类效果.     

基于模糊向量空间的文本分类方法

本文针对文本自动分类问题,提出了一种基于模糊向量空间模型和径向基函数网络的分类方法。网络由输入层、隐层和输出层组成。输入层完成分类样本的输入,隐层提取输入样本所隐含的模式特征,将分类结果在输出层表现出来。该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的位置信息,构造出模糊特征向量,使自动分类更接近手工分类方法。以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例验证了该方法的有效性。     

基于ART神经网络的中文文档分类识别方法研究

为了提高信息查询的效率,本文将自适应谐振神经网络引入中文文档搜索分类之中。在讨论自适应谐振神经网络基本原理的基础上,提出一种新的中文文档的层次聚类算法,从而提高中文文档的分类识别效率。     

基于向量空间模型的科技文献自动分类研究

提出一种基于向量空间模型的科技文献自动分类方法.首先构建分类代表文本,计算单文本与分类代表文本之间的相似度;然后利用训练集计算出分类归属度,以判断某一文本分类的可能性,实现科技文献的自动分类.以3个学科的文献为例,验证该方法的可用性.     

基于相关查询的搜索引擎查询自动分类研究

如何准确理解用户提交的查询成为搜索引擎面临的一个难题,对查询进行自动分类是尝试解决问题的一种方法。提出基于相关查询对查询进行自动分类的方法。首先介绍此方法的设计思路和流程,同时对关键处理步骤进行说明,然后选择百度风云榜的数据作为测试集进行测试验证,查准率可达到71.74%,最后分析和总结方法不足之处以及下一步研究计划。     

用改进的BP网络预测油气

人工神经网络在地球物理领域中，尤其在模式识别和油气预测方面得到了较好的应用．前向网络的重要特性是能够总结、归纳已知样本隐含的函数关系．然而其推广性能有待进一步研究．本文强调了该问题的重要性并提出了改善网络推广性能的技术，即在网络学习过程中，不仅让总误差下降，还尽可能使建立的“隐函数”平滑．计算实例表明，本文的算法可以明显地改善网络的推广性能．最后给出了用该技术在辽河油田进行油气预测的实例     

BP神经网络在灌区分水闸控制中的应用

BP神经网络是一种单向传播的多层前向网络,具有很强的学习功能,多次训练后的网络具有很好的预测能力。结合BP网络的特点和灌区分水闸的工作原理,应用BP神经网络对闸门控制进行预测,并分析预测结果。     

科技情报文献体系分类法操行之研探

科技情报文献种类繁杂、载体多异,在情报文献归类方面,许多种类文献处于模棱两可的情况。目前我国广为使用的分类法只有体系分类法为唯一的依据。本文就该法在实际工作中运用的利弊提出实用的改进观点,其使用价值在近年来得到充分的体现。     

文献老化和网络信息老化研究

介绍了文献老化的研究现状,指出在网络环境下对文献老化的研究扩展到网络信息老化研究的必然性和可能性,这是加强和改善网络管理的客观需要。在这个过程中,相关人员要进行实证研究和理论探索,从而建立完善的网络信息老化研究的理论体系和方法。     

基于气象数据与AVHRR热红外数据的人工神经网络分类方法

利用 5 2个气象站观测的温度数据与同位置的AVHRR 1bCH3、CH4、CH5三个通道的热红外遥感数据进行网络训练,再用训练出来的规则,指导整个研究区范围内图像数据进行分类,取得了较好的效果