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Fuzzy Adaptive Resonance Theory for Content-Based Data Retrieval

机译:基于内容的数据检索模糊自适应共振理论

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摘要

In this paper we propose a content-based text and image retrieval architecture using Fuzzy Adaptive Resonance Theory neural network. This method is equipped with an unsupervised mechanism for dynamic data clustering to deal with incremental information without metadata such as in web environment. Results show noticeable average precision and recall over search results.
机译:在本文中,我们使用模糊自适应谐振理论神经网络提出基于内容的文本和图像检索架构。此方法配备了无监督机制,用于动态数据群集,以处理没有元数据(如Web环境)的增量信息。结果显示出明显的平均精度并记下搜索结果。

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