基于BP神经网络的专利自动分类方法

李生珍; 王建新; 齐建东; 朱礼军

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基于BP神经网络的专利自动分类方法

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提出了一种基于后向传播神经网络的专利自动分类方法.通过中文分词从专利文件集中提取特征项,并根据特征项在专利文件中出现的频率赋予其权重,从而将每篇专利文件表示为一个特征项向量.为取得较好的BP神经网络(BPN)训练效果,使用X2统计方法进行特征向量降维,并使用BPN专利分类器进行专利文件分类.用国际分类号为H02下的专利文件作为测试数据,取得了较好的分类效果.

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来源
《计算机工程与设计》 |2010年第23期|5075-5078|共4页
作者
李生珍; 王建新; 齐建东; 朱礼军;
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作者单位

北京林业大学信息学院;

北京;

100083;

北京林业大学信息学院;

北京;

100083;

北京林业大学信息学院;

北京;

100083;

中国科学技术信息研究所;

北京;

100083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
专利文件; 自动分类; 神经网络; 特征项; 国际专利分类;

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