首页> 外文期刊>Scientometrics >Artificial neural network technology for the classification and cartography of scientific and technical information
【24h】

Artificial neural network technology for the classification and cartography of scientific and technical information

机译:人工神经网络技术用于科学技术信息的分类和制图

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
       

摘要

This paper describes the implementation of multivariate data analysis: NEURODOC applies the axial k-means method for automatic, non-hierarchical cluster analysis and a Principal Component Analysis (PCA) for representing the clusters on a map. We next introduce Artificial Neural Networks (ANNs) to extend NEURODOC into a neural platform for the cluster analysis And cartography of bibliographic data. The ANNs tested are: the Adaptive Resonance Theory (ART 1), a Multilayer Perceptron (MLP), and an associative network with unsupervised learning (KOHONEN). This platform is intended for quantitative analysis of information.
机译:本文介绍了多元数据分析的实现:NEURODOC将轴向k均值方法应用于自动,非分层聚类分析,并使用主成分分析(PCA)来表示地图上的聚类。接下来,我们将引入人工神经网络(ANN),以将NEURODOC扩展到用于聚类分析和书目数据制图的神经平台。测试的ANN为:自适应共振理论(ART 1),多层感知器(MLP)和无监督学习的关联网络(KOHONEN)。该平台用于信息的定量分析。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号