一种基于RBF神经网络的XML文本分类方法

摘要

为了快速有效地组织和分析海量的XML文本信息,XML文本的自动分类必不可少.文中提出了一种基于RBF神经网络的分类方法,并运用改进型的CHI统计量方法进行特征提取,对传统的加权公式进行了一些改进,再运用资源优化神经网络(RON)进行训练,做了必要的实验分析.实验结果表明该分离器有较高的分类质量,提高了分类的效率,有较高的分类准确性,满足了XML文本自动分类的要求.